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女神脸上打马赛克!神经网络瞬间还原

ufo在线 科学探索 2019-09-18 20:00:02 71 0 标签1标签2
女神脸上打马赛克!神经网络瞬间还原

  用机器学习合成人像照片,使照片中的人看起来更年轻或年老的方法已经屡见不鲜。不过据雷锋网(消息,近日,来自法国Orange实验室的EnterGrigoryAntipov和他的朋友们研发出一种更省时、合成结果更准确的方法。

  据笔者了解,该方法的工作原理是:

  让两个深度学习机器同时工作。两个机器一个用来生成人脸,一个用来鉴别人脸。

  而且两个机器会通过分析人脸图像,提前习得各年龄段人脸大概是什么样子的。

  年龄段分类标准为:0-18,19-29,30-39,40-49,50-59,以及60岁以上。

  在每个年龄分组里,研究人员让机器学习超过5,000张标记过年龄的人脸图像。这些图像均来自于WebFilmDatabase以及维基百科。通过这种方法,机器可以学会每个年龄分组内的标签,而正是这个习得的总结标签让生成人脸的机器把不同年龄的人像照片准确加工成用户所希望的年龄的样子,无论是让照片中的人变得年轻还是变得年老。

  但是,同其合成人像的机器一样,这里面存在的一个问题便是在合成过程中,机器可能会丧失掉图片原有的识别资料(id)。

  不过俗话说得好,只要思想不滑坡,方法总比困难多。这时候第二个深度学习机器——鉴别人脸机器就开始起作用了。它的解决办法是:看这个照片的识别资料是不是唯一的,如果不是的话照片则会被拒绝输出。

  实验证明,这个方法相当有效。经笔者总结,他们的检验方法是:

  研究团队让机器合成10,000张从IMDB-Wikipedia数据库中抽取出来的人像。而且这些照片之前从未用来训练机器。

  然后他们用OpenFace软件程序来检测训练前后的两张照片是否为同一个人。

  测试结果为,有80%经训练的照片都被认为和原照片是同一个人。作为对比,用其他方法加工照片,平均测试结果只有50%。不过,可能还有一个更能考验该研究准确性的方法。研究人员可以把合成的年轻照片和此人在该年龄阶段的真实照片相对比。想要在这个测试中达到高度准确,Antipov和他的伙伴们可能还有一段路需要走。

  最后,Antipov和他的伙伴表示,他们的研究成果目前已应用到确认长期(几年)失踪人口的身份上。而且他们认为,把该技术的算法公开之后,这个方法可能还会有更多玩法

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