曾文軍+羅翀

摘要：視頻信號是大數(shù)據(jù)中的大數(shù)據(jù)，這種海量視頻數(shù)據(jù)帶來了存儲、傳輸、處理、管理等方面的挑戰(zhàn)，同時也提供了大量有價值的信息和商業(yè)機(jī)會。認(rèn)為深度學(xué)習(xí)顛覆了視覺理解的進(jìn)程，從圖像分類到物體檢測、語義分割等更細(xì)更復(fù)雜的任務(wù)，從視頻里物體的檢測與跟蹤到物體屬性和行為的分析，特別是關(guān)于人和車的理解技術(shù)。指出隨著計算能力和大數(shù)據(jù)持續(xù)快速增長，加上深度學(xué)習(xí)、主動學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等強(qiáng)大機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)繼續(xù)發(fā)展，讓機(jī)器可以像人一樣看到并理解世界的前景是樂觀的。

關(guān)鍵詞： 深度學(xué)習(xí)；大視頻數(shù)據(jù)；人工智能

1 人工智能離不開視覺計算

人工智能（AI）是當(dāng)今科技世界炙手可熱的詞語，每個人都在談?wù)?。在過去2～3年里，AI擊敗人類的新聞不斷，從 Facebook 的面部識別技術(shù)DeepFace達(dá)到和人類一樣的識別精度[1]，微軟深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)在圖像識別上打敗人類[2]，機(jī)器在智商測試中擊敗人類[3]，到AlphaGo擊敗圍棋世界冠軍李世石，AI 的高熱度在繼續(xù)。

那么這些突破有哪些共性呢？第一，他們都?xì)w因于大數(shù)據(jù)的到來，例如數(shù)千個小時有標(biāo)注的語音數(shù)據(jù)，數(shù)千萬有標(biāo)簽的圖像等；第二，離不開巨大的計算資源支撐，包括圖形處理器（GPU） 和云集群的到來和普及。在此基礎(chǔ)上機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)才取得顯著進(jìn)展，特別是深度學(xué)習(xí)的飛速發(fā)展。我們正處在AI的黃金時代。

AI 離不開感知，而視覺是我們最主要的感知手段。研究結(jié)果表明：人的感知、學(xué)習(xí)、認(rèn)知和活動有 80%～85%是通過視覺介導(dǎo)的[4]。如果不能獲取并處理視覺信息，就沒法研究真實世界的人工智能，由此可見計算機(jī)視覺對人工智能發(fā)展的重要性。

視頻信號在大數(shù)據(jù)中占很大比重，現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)上70%～80%的流量是由視頻信號所組成的，可以說它是大數(shù)據(jù)中的大數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可能在幾年前還不太容易得到，但是隨著各種攝像頭的普及，視頻數(shù)據(jù)得以更詳細(xì)的記錄物理世界發(fā)生的一切。由此產(chǎn)生了海量的大視頻數(shù)據(jù)，這種大數(shù)據(jù)給我們帶來了存儲、傳輸、處理、管理等方面的挑戰(zhàn)，同時也提供了很大的機(jī)會，讓機(jī)器幫助分析理解視頻大數(shù)據(jù)就成了我們觀察了解物理世界的一條捷徑?，F(xiàn)在我們通過分析這個大數(shù)據(jù)，提取有價值的信息，從而去支持新的產(chǎn)品或者服務(wù)，所以這里面蘊(yùn)藏了巨大的商業(yè)機(jī)會。視頻數(shù)據(jù)已滲透到人類日常生活的方方面面，視頻分析的應(yīng)用是多方面的，包括居家、企業(yè)、零售、公共安全、交通、制造等，市場巨大。比如：預(yù)計全球家居安防解決方案市場將以8.7%的復(fù)合年增長率增長，到2020年將達(dá)到475億美元[5]，半自動車市場預(yù)計到2018年將達(dá)到214億美元[6]。

2 深度學(xué)習(xí)顛覆了視覺理解的進(jìn)程

視覺信號分析的發(fā)展起起伏伏，每到一定階段都會出現(xiàn)“瓶頸”，其中很大的瓶頸就是沒有足夠量的數(shù)據(jù)，所以模型或算法的發(fā)展都受到一定的限制。直到大約2009年，ImageNet產(chǎn)生了。它是迄今為止最大的有標(biāo)記的圖像數(shù)據(jù)庫，根據(jù) WordNet 的層次結(jié)構(gòu)組織，有超過 10 萬個概念，每個概念有數(shù)百到數(shù)千幅附屬的圖像。ImageNet 在過去幾年大大促進(jìn)了計算機(jī)視覺和圖像分析的發(fā)展。

在ImageNet的基礎(chǔ)上，近幾年有一些與圖像識別相關(guān)的挑戰(zhàn)賽，如業(yè)界熟知的圖像分類比賽就是利用100多萬標(biāo)注圖像，進(jìn)行1 000種分類方法準(zhǔn)確性比較的挑戰(zhàn)賽。還有一些如物體檢測、場景檢測、場景分析和語義分割等基于ImageNet的比賽。

關(guān)于ImageNet圖像分類比賽，在2012年前由于分類錯誤率很高，從而限制了它的實用。2012年，Hinton的實驗室第1次把深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到圖像分類任務(wù)上，其性能才得以大幅提升[7]，充分展示了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對視覺研究的極大潛能，也掀起了視覺研究的新高潮，讓人們看到了計算機(jī)視覺實用化的希望。短短幾年后的今天，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展迅猛，在ImageNet圖像分類上的性能已超過人類，人們研究的重點也從圖像分類轉(zhuǎn)移到圖像物體檢測、語義分割等更細(xì)、更復(fù)雜的任務(wù)。

圖像分析已經(jīng)有了很大的進(jìn)步，視頻分析和理解方面進(jìn)展則稍顯緩慢。視頻信號相比于圖像信號有更大的挑戰(zhàn)，因為它是一個更高維的信號，所含內(nèi)容的多樣性也很復(fù)雜，所以要去判斷它、理解它都很困難，當(dāng)然數(shù)據(jù)量很大也是另外一個原因。除此之外，在很多情況下視頻是提供實時監(jiān)測控制的，因此對處理速度等指標(biāo)也有很高的要求，加之標(biāo)注視頻數(shù)據(jù)時每1幀都要標(biāo)注，費時、費力且成本高昂，視頻發(fā)展相比圖像來講還是落后一些。當(dāng)然，如何獲得足夠多訓(xùn)練數(shù)據(jù)也是必須解決的難點。

前面談到視頻分析的一些應(yīng)用場景，盡管不同應(yīng)用場景有不同技術(shù)要求，但有些基本技術(shù)是共享的，比如物體的檢測與跟蹤。人是我們?nèi)粘Ｉ詈凸ぷ鞯暮诵?，因此也是大多?shù)圖像/視頻的最主要實體。對人的分析是視頻理解中的關(guān)鍵一步。因此很多研究團(tuán)隊包括微軟亞洲研究院最近幾年都專注于以人為中心的視頻分析，例如檢測與識別人、人的屬性、人的行為，甚至是人的意向。由于近年來大數(shù)據(jù)、計算能力和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步，對視覺數(shù)據(jù)中人的理解技術(shù)已取得了很大的進(jìn)步。機(jī)器檢測和識別人臉的性能已經(jīng)達(dá)到了和人相仿的程度，并在身份驗證、安全、智能零售、智能媒體管理等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。人體檢測的性能也有了顯著提高，在一些基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上達(dá)到超過80%的準(zhǔn)確度。人的各種屬性，如性別、年齡、情感、手勢與身體姿勢，以及衣服顏色類別等也可以很好地提取，以幫助更好地了解一個人的狀態(tài)。人體姿態(tài)估計技術(shù)的性能也達(dá)到了數(shù)年前不可想象的水平，并極大地方便了人的動作識別。

3 車輛和車牌檢測與識別案例

日常生活中，尤其是城市生活中，車輛是重要性僅次于人的目標(biāo)類別。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展也大大的帶動了與車輛相關(guān)的計算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展，其中，最重要的就是車牌和車輛的圖像檢測與識別技術(shù)。

車牌是車輛的身份證，車牌自動識別技術(shù)有著非常廣泛的應(yīng)用，例如：車輛進(jìn)入管控區(qū)域時的權(quán)限驗證，進(jìn)入停車場或高速公路時的收費管理，或者道路車輛違章攝像。目標(biāo)通常分為合作目標(biāo)和非合作目標(biāo)。合作目標(biāo)的圖像檢測和識別技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)成熟，在大量應(yīng)用的車牌識別系統(tǒng)中包含圖像采集、車牌檢測、字符抽取和字符識別4個步驟，其中圖像采集環(huán)節(jié)是可控的，即圖像采集對象是合作目標(biāo)。比如車輛進(jìn)入停車場時，需要車輛在低速甚至完全靜止?fàn)顟B(tài)下完成圖像采集，而且拍照時車牌的位置相對固定，這就在最大程度上保證了圖像清晰，同時有效限制了車牌檢測時的搜索范圍。

然而，在大數(shù)據(jù)時代出現(xiàn)了一些車牌檢測的新應(yīng)用需求。這些應(yīng)用面對的是不可控的圖像采集對象，即非合作目標(biāo)。圖像質(zhì)量良莠不齊，車牌類別、大小、出現(xiàn)位置、光照條件等都有很大的不確定性，如圖1所示。例如：交通管理部門希望能夠從公交車攝像頭獲取的圖像數(shù)據(jù)中自動提取違章占用公交專用道車輛的號牌信息，然而公交車攝像頭獲取的是非合作目標(biāo)的圖像，基于合作目標(biāo)的圖像檢測和識別技術(shù)顯然無法滿足應(yīng)用需求。利用我們在車牌檢測技術(shù)上最新的基于深度學(xué)習(xí)的研究成果，可以準(zhǔn)確、高效的解決這一難題。

圖2展示了一些我們獲得的車牌檢測結(jié)果示例。我們的方案可以在不同的光照條件下準(zhǔn)確定位到大小、視角不同的各類車牌的4個角點。

視頻車牌模糊也是一個非常典型的新應(yīng)用需求。用戶在視頻網(wǎng)站分享視頻時，如果鏡頭中有車輛出現(xiàn)，用戶希望能夠模糊掉車牌信息以免侵犯他人隱私，就需要利用視頻車牌模糊技術(shù)，其中車牌檢測和跟蹤是關(guān)鍵所在?；谏疃葘W(xué)習(xí)的圖像車牌檢測和跟蹤可大大提高視頻中車牌的召回率，提升車牌模糊的性能。

圖像和視頻中的車輛檢測因其在自動駕駛、道路監(jiān)測控制中的應(yīng)用受到了廣泛的關(guān)注。然而，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)使車輛檢測的精度有了質(zhì)的提升。KITTI是車輛檢測領(lǐng)域一個著名的公開數(shù)據(jù)集。在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被大規(guī)模應(yīng)用到物體檢測領(lǐng)域之前，Regionlets[8] 曾作為一個標(biāo)桿方案，獲得了較高的檢測準(zhǔn)確率。其在簡單、中等難度和較難數(shù)據(jù)類別上的準(zhǔn)確率分別為86.5%，76.56%和59.82%。然而近年來，隨著Faster R-CNN[9]模型的提出，Regionlets在KITTI車輛檢測排行榜上已退居到第50名的位置。截至目前，在中等難度的車輛檢測上已有超過10種方案可以獲得超過90%的準(zhǔn)確率。另外，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)也推動了車型車款識別（定位到車型車款），車輛精細(xì)化識別（定位到具體車輛）等方向的發(fā)展，使得智能城市的構(gòu)想不再遙遠(yuǎn)。

總之，隨著計算能力的持續(xù)快速增長，加上深度學(xué)習(xí)、主動學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等強(qiáng)大機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)繼續(xù)發(fā)展，讓機(jī)器可以像人一樣看到并理解世界的前景是樂觀的。

4 結(jié)束語

再好的研究成果，最終只有在實際應(yīng)用中得到驗證才能體現(xiàn)它的真正價值。微軟亞洲研究院研發(fā)的視頻分析技術(shù)正在通過微軟認(rèn)知服務(wù)這個平臺，以視頻應(yīng)用程序編程接口（API） 的形式提供給廣大人工智能領(lǐng)域的開發(fā)者，幫助大家方便而高效地開發(fā)和視頻相關(guān)的人工智能應(yīng)用系統(tǒng)。這些技術(shù)也已成為微軟Azure 云平臺的媒體分析服務(wù)的重要組成部分，可提供企業(yè)級的智能服務(wù)。類似的，其它高科技公司如Google、Amazon、Facebook等也相繼推出基于深度學(xué)習(xí)的計算機(jī)視覺API，從而使得市場爭奪日趨白熱化。這種激烈競爭反過來將會進(jìn)一步刺激加快計算機(jī)視覺和視頻分析技術(shù)的發(fā)展，最終使人工智能更快、更深入地滲透到人類日常生活和工作中去。

參考文獻(xiàn)

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[6] Markets and markets. Semi Autonomous Market for Passenger Car-Global Trends & Forecast to 2018[EB/OL]. （2017-05）[2017-06-11]. http：//www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/near-autonomous-passenger-car-market-1220.html

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