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快速入门

更新时间:2017-06-07 13:26:11

接入前的准备

在接入人脸服务之前,开发者或者企业首先要明确自己的业务需求和业务场景,也就是要用人脸服务来做什么事情,只有明确这些内容才能针对性的选择合适的人脸技术。另外,还要了解阿里云数加平台提供的人脸服务的内容,他们可以用来做什么,才能确定提供的服务是否能满足自己的需求。

确定业务场景

人脸服务通过模式识别、机器学习技术来分析图像中的人脸目标区域。针对人脸目标区域的不同分析技术可以适用于不同的业务场景,其中主要场景有:

  • 安防和监控场景:该场景处理的数据源主要以视频帧为主。通过对视频图像中进行人脸检测、人脸识别和验证、人脸搜索等实现人员的身份识别。可以广泛应用在家庭、大厦、会场、公共区域的人脸门禁、自动打卡、嫌疑人识别、身份认证的场景中。
  • 娱乐场景:人脸的娱乐场景主要集中在手机、家庭数字娱乐系统等具有摄像头的设备上。通过对实时捕获的图像序列或者单张照片进行人脸检测、人脸关键点定位、特征提取等,辅助一些图像编辑、AR、3D技术,实现人脸美颜、美妆、明星相似度匹配、3D人脸、卡通人脸等各种娱乐功能
  • 照片管理场景:在手机本地相册、云端相册上,进行以人物为维度的人脸检测、人脸识别分析,对相册中的照片进行管理、分类和共享。
  • 敏感人物监控和明星脸识别:主要用于对图像中的重要人物,如政治敏感人物、明星人物进行监控。另外明星人物的识别,可以应用在商业领域和广告领域,包括广告精准投放、违规代言广告等

了解人脸服务内容

阿里云数加平台提供的人脸服务分为四个独立的模块,共五个独立的API,模块之间可以通过API参数来进行自由组合:

  • 人脸检测模块
  • 人脸特征提取模块
  • 人脸属性分析,即年龄估计和性别识别
  • 人脸特征点定位

其中人脸检测模块是基础功能,其他的模块都依赖它,在检测到人脸区域的基础上进行其他模块的操作。不同的模块组合可以实现不同的人脸技术功能,例如:

  • 人脸检测+人脸特征提取:可以实现人脸识别、人脸验证、人脸检索、人脸相似度匹配等功能
  • 人脸检测+人脸特征点定位:可以为人脸美化/美妆、人脸情绪识别、3D人脸等功能提供基础信息
  • 人脸检测+人脸属性分析:实现人脸的年龄估计和性别识别功能

下面我们来看一下人脸服务各功能模块的具体说明:

人脸检测

人脸检测主要用于定位图像中人脸,可以判断图像中是否有人、有多少人、人脸区域在哪里。人脸检测可以处理多角度和有部分遮挡的人脸,如下图所示: face-1.jpg

人脸特征提取

借助于人脸识别过往的经验,我们设计了全新的深度学习网络结构,通过对海量的互联网人脸数据进行监督学习,提取了对姿态、光照等干扰因素鲁棒的人脸特征,该特征用向量表示。然后采用基于Pairwise的metric learning降维方法,通过减少类内距离,扩大类间距离,在大规模人脸检索中取得了很好的效果,效果如下图所示: face-2.png

人脸属性分析

除了人脸识别技术,我们同时研发了人脸属性分析技术,旨在提取人脸的各种语义属性信息,包括姿态估计、性别估计、年龄估计、表情识别、人种分类、美颜指数等。目前我们可以从图片中分析出人脸的性别、年龄、种族、微笑,其中性别准确率大于97%,年龄误差小于4岁,达到了业界主流水平,示意图如下图所示: face-3.png

人脸关键点定位

关键点定位主要用于在已知人脸所在位置的基础上,自动标注人脸的五官位置,如(眼睛、鼻子、嘴巴)等位置。我们选取人眼和嘴角以及鼻尖等特征明显的关键点建立点分布模型,通过Cascade Regression的方法训练和预测关键点位置,解决了以上问题,如下图所示: face-4.jpeg

人脸服务典型案例

商品主图同模聚合

对淘宝、天猫的商品主图的同模聚合工作,可以有效的发掘不同模特对于商品点击、收藏、成交的影响。当我们抽取得到人脸的特征以后,可以通过聚类的方法将这些特征按一定的粒度聚合成不同的类,相同类里面的人脸会相同或者相似,这样我们可以把淘宝中相同模特的商品聚合在一起,可以产生一些新的玩法,同模聚合的效果如下图所示: face-5.jpeg face-6.jpeg

阿里妈妈明星脸识别

阿里妈妈直通车和钻展中的明星代言商品的广告效果都是不错的,用户更觉得可靠而更容易造成点击。但是,没有明星授权而使用明星图像代言的商品是违反法律,会给公司造成多种风险的。而阿里妈妈之前采用人工排查的方式,风险覆盖面和准确率较低,同时人工成本极高。通过人脸识别算法来自动完成该功能可以带来极大的便利。

人脸服务适用范围

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