一個偶然的機會，去年36氪和“優圖團隊”進行了接觸。一年之后，國內圍繞人臉識別展開的商業競爭日益激烈，作為騰訊背后的技術支持，優圖將發揮重要的作用。近期，我們再次走訪了騰訊優圖上海團隊，采訪了優圖團隊的負責人黃飛躍。

目前優圖在人臉識別方面能做到什么水平？

黃：優圖的人臉識別在LFW上達到99.5%以上的準確率，穩居世界前列；在實際應用場景中也已經成熟并技術落地，即將在微眾銀行、財付通等相關產品中外發。相關技術組成如人臉檢測、五官定位、特征提取比對、活體檢測等等都達到世界頂級水平。

現在做人臉識別可以說是“站在巨人的肩膀上”，基本上都是先找到算法，再做自適應的場景，再通過大量的數據進行訓練。算法本身，找到業界主流的算法后，技術水平的差異未必那么大。但對數據和應用場景的理解和適配就相對更困難。當然很多算法也不是每個人都能做，這需要有比較多的積累，加上實際的解決方案結合。一般人照著論文follow，也未必能做的出來。除了技術門檻，這件事也有數據門檻。

相比于其他團隊，優圖有自己的強項。第一，依托騰訊平臺，算法模型落地到產品形成很好的閉環，所以優圖的技術最貼合實際用戶。第二，優圖人臉識別技術在微眾銀行、財付通等產品中即將外發，是最快大規模實用的，這也說明我們的技術水平已經達到可實用水平。第三，活體檢測是人臉識別實際應用很關鍵的一步，這方面騰訊優圖有自主創新方案，有效結合語音、唇語、面部表情等各種手段，可以立體化的防范照片、視頻和人頭模型的攻擊，使用的產品體驗也更好。

優圖的人臉識別技術商用時，如何與大數據結合保證安全？

黃：人臉識別本身只是實際應用里的一個環節。在特定數據集上，錯誤率、準確率都是比較固定的，如果不做業務應用的話，最核心的是算法而未必是大數據。

但是如果要在實際業務中應用，就一定要有相當規模的和實際應用場景一致的訓練數據，這才能保證人臉識別算法在這個應用場景中效果足夠好。

另外，在實際業務中應用，人臉識別結果也可以同時結合用戶的其它信息來提供更精準的結果。

比如從業務的角度，如果是做開戶或者支付，就需要有嚴格的審查。假設一個人經常被拉近黑名單或者經常推銷廣告，這就說明他的信用未必好，就需要進行額外的審核。也許他除了自動人臉識別以外，還需要通過人工審核。

我們的人臉識別會和騰訊征信、財付通等合作。這就可以運用更多海量信息來分析，比如根據在線、消費、社交等情況，對用戶做信用評估。比如，這個用戶在瀏覽器看過什么網頁，買過什么商品，好友情況等等，都會反應用戶的信用。

這樣，人臉識別結合用戶分析可以得出更安全的結果。

優圖的人臉識別技術如何推廣落地？

黃：現在的出口主要是騰訊征信、財付通、微眾銀行。今年6月會有產品落地。之后也會通過騰訊優圖開放平臺和騰訊云對外做開放，將我們的圖像識別技術開放出來。

其他的方向會比較看好智能家居、安防監控、相冊管理等。

與做人臉識別的初創公司不同，背靠騰訊這座大山，在資源和業務方面都能得到很好的支持。尤其是在前期落地時，可以不用考慮收入和盈利的問題，同時也能獲得外部合作伙伴的信任，談較深入的合作。

除了金融，優圖的人臉識別還會落地到政務么？

黃： 有可能。我們主要是做技術，商業化主要在騰訊云。騰訊云可能會和各級政府機關達成合作。

另外，目前騰訊已經和公安部所屬的全國公民身份證號碼查詢服務中心達成人像比對服務的戰略合作，我們的人臉識別技術可以7 24小時接入公安部查詢服務中心的數據庫。

除了人臉識別，優圖還在研究其他的技術領域么？

黃：我們還在做基于深度學習研究的圖像理解和分類。以及在QQ音樂上的哼唱檢索、類別識別和個性化推薦。通過分析音樂的信息，識別出歌曲類別，比如流行、搖滾，打上標簽。另外通過用戶行為知道他喜歡什么歌，也可以更好的幫他做推薦。

作為大公司背后的技術團隊，優圖確定技術方向的邏輯是什么？

黃：一方面，我們團隊有相當大的自主權，在音視頻多媒體大數據這個框架下可以做各種技術研發和落地嘗試，老板會支持員工或者團隊做較多嘗試。我也在一直給團隊傳達這個理念。我們也會實時關注時事動態，與熱點做一些結合。

另一方面，也會與業務一起確定需求。每周都會有業務來找我們提需求。比如，我們在2012年做的智能剪裁，傳統剪裁縮略圖的方法是直接中間截圖，但實際的圖片中可能是照片上的人在圖片的一邊而非中央，所以就需要用智能剪裁技術裁剪更好的縮略圖。當時QQ空間提出了這個需求，我們覺得很好就做了，而且這個技術并不難。但是對于業務帶來的好處很大。很多時候這兩種情況時并存有交疊的，更多的是我們自發推動的。

當然，還會考慮到布局。我們是一個一個項目推進，這樣就能連成一條線，可以逐步加大加深團隊的積累。比如做了人臉識別之后，我們又做了活體檢測。做對了大方向之后，很多東西就是水到渠成的事情了。

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