【IT168 评论】人脸识别是公认的模式识别难题，在过去几十年间，世界顶尖科研机构和科研人员一直在为计算机全自动人脸识别而努力。最近几年，随着理论发展和硬件计算能力的指数增长，人脸识别迎来了又一次研究热潮。

　　近日，香港中文大学教授汤晓鸥及其研究团队正式对外宣布，他们研发的DeepID人脸识别技术的准确率超过99%,比肉眼识别更加精准。在公众一片惊呼声中，人脸识别的谜题，是不是被彻底解决了？

　　厚积薄发 人脸识别技术的里程碑

　　香港中文大学的计算机视觉研究组开发了一个名为DeepID的深度学习模型，在LFW（业内用于评估非受限环境下人脸识别技术的权威数据库）上获得了99.15%的识别率。

　　如果仅给出人脸的中心区域，肉眼在LFW上的识别率97.52%。此前，该研究小组曾开发了一个基于高斯过程的人脸识别技术GaussianFace,得到98.52%的识别率。这也是计算机自动识别算法的识别率首次超过肉眼。DeepID将GaussianFace人脸识别纪录推进一步，首次超过99%的LFW识别率。

　　与此同时，Facebook发布了另一套基于深度学习的人脸识别算法DeepFace,在LFW上取得了97.35%的识别率。

　　香港中文大学与Facebook最大的区别就是，DeepFace需要740多万人脸数据作为训练相比，DeepID只需使用20万张人脸数据和数台NVIDIA K40 GPU,此外，研究组将深度学习作为团队的另一核心研究方向，设计包括人脸对准、行人检测、姿态估计、人体图像分割、车型识别、大规模人群监控、通用物体识别和检测、互联网图像检索等在内的，诸多深度学习模型，深度学习试图模仿人脑利用神经网络来感知外界。

　　开放自主知识产权 做纯粹的科研组织

　　人脸识别技术又一次迎来了研究热潮，很多公司都会在网上公布自己的结果，但很少有公司会解释出结果的由来，只是大概说一下结构，但是细节上却只字不提。

　　不说有两个原因，一个原因就是他们抄了别人的东西；还有一个原因就是他们不想别人照着他的来做。

　　但对于香港中文大学而言，这样的事情是不会发生的。汤教授的团队拥有非常详细的结果，所有科研文献则是全原创技术，并在全球排名中均取得了优异的成绩。

　　针对这种自主知识产权的技术文献，汤教授计划把人脸识别技术免费提供给Android、iOS及Windows Phone开发者；在这套FreeFace-SDK的帮助下，开发者能够在手机上开发基于人脸识别的各类应用。此外，汤晓鸥还希望利用用户反馈进一步提高算法的准确率。

　　群策群力 人脸识别领域应用前景光明

　　目前人脸识别技术已广泛用于政府、军队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。未来，随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。

　　汤晓鸥认为，我们做的研究越深，也会越意识到还有很多没有解决的问题，很多算法需要在实际应用中得到不断的改进和提高。他的实验室已经基于最新的技术突破制作出完整的一套人脸图像处理系统SDK,包括人脸检测，人脸关键点对准，人脸识别，表情识别，性别识别，年龄估计等各种基础技术包。

　　在人脸识别的道路上，LFW不是终点，而只是中途的一个里程碑，未来有更多的挑战等待着我们。香港理工大学将继续前行，通过人脸技术给互联网用户带来更多便利。