人脸识别世界杯 微软百万名人识别竞赛冠军出炉 现实应用指日可待

2016 年 6 月，微软向公众发布了大规模现实世界面部图像数据集 MS-Celeb-1M，内含 10 万个名人约 1000 万张脸部图片，并宣布了MS-Celeb-1M 百万人脸识别挑战赛，鼓励研究人员开发先进的人脸识别技术。如今一年多过去了，MS-Celeb-1M 百万人脸识别挑战赛的冠军终于出炉了。

MS-Celeb-1M 百万人脸识别挑战赛分为百万名人识别子命题和识别单一训练样本的名人子命题。在百万名人识别子命题的无限制类(可以自由使用外部数据)中冠军是Panasonic-NUS(新加坡国立大学)。中科院重庆绿色智能技术研究院(CIGIT)与中科院合作团队获得第二名，美国东北大学第三名;有限制类(只使用竞赛提供数据)的冠军是 Beijing Orion Star Technology Co., Ltd. 而MS-Celeb-1M 百万人脸识别挑战赛识别单一训练样本的名人子命题中无限制类(可以自由使用外部数据)第一名是 NUS-Panasonic;有限制类(只使用竞赛提供数据)，第一名是美国东北大学。

据微软技术与研究院(Microsoft Technology and Research)首席研究员/研究经理张磊博士介绍：MS-Celeb-1M 的目标是识别百万人脸，是计算机视觉内最大规模的分类问题，并且其中一个人物对应一个 entity，绑定了知识库，并且知识库中提供了每个人的职业，性别等等丰富的信息，从而解决了人物重名的问题，可以从识别达到认知。

此次MS-Celeb-1M 百万人脸识别挑战赛的参赛者需要根据(但不限于)挑战赛提供的数据集作为训练数据，开发图像识别系统，从脸部图像中识别 100 万个名人。因而，优胜团队在技术上几乎都采用了基于深度学习的方法以及网络大数据。可见，网络大数据已经成为发展趋势。

目前，数据能够公开获取的比较著名的人脸识别竞赛有 LFW(竞赛内容是比对两张图像的相似度，距离实际应用还有一定距离) 和 MegaFace(美国华盛顿大学发布的数据集，数据内容是几十位互联网明星照片以及普通人的一百万左右的图片干扰数据)。

不难预见，真正意义上的智能人脸识别技术在现实中运用的未来将不再遥远，以往朋友间调侃时说的刷脸消费极有可能成为未来人们生活消费的一种方式。