腾讯优图：看谁的面子？

董莉

去年底，腾讯在上海和深圳都举办了创想会。上海复旦大学逸夫科技楼的活动现场有一块大屏幕，凡是在会议现场有登记的人员，靠着留下的“颜值”进出现场不再需要验证。

同此前腾讯WE大会玩的“刷脸”签到一样，运用的人脸识别技术都是来自腾讯优图团队。

腾讯优图在2012年初成立，是腾讯内部专注于图像处理、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的核心技术团队，如今隶属于腾讯社交网络事业群。目前团队已经拥有数十项领先的图像技术和千亿规模图像大数据计算能力，为公司超过50个业务提供图像技术支持，并在QQ空间、水印相机、天天P图等产品落地。

研究“面子”工程

从成立开始，腾讯优图逐步积累了人脸检测、五官配准、人脸度量学习等核心技术，结合语音、唇语、面部表情等各种手段，可以立体化地防范照片、视频和人头模型的攻击。基于整个腾讯的社交网络平台，腾讯优图为QQ、QQ空间、QQ音乐、财付通、微众银行等业务提供图像和模式识别技术支持。

不过，腾讯优图并不是从一开始就研究人脸识别技术的，也经历了一个慢慢实践和渐进的过程。腾讯优图研发中心总监黄飞跃介绍，最初，团队看到了图像压缩上的发展空间，开始切入研究，随后还在图片智能剪裁等方面进行尝试。“在积累了一定量级的人脸数据时，我们便想要研究一些人脸识别相关的应用。”

2012年下半年，黄飞跃他们从QQ空间切入，相继做出水印相机、天天P图、空间相册面孔墙、标注好友等人脸趣味应用。在之后的发展过程中，优图团队也开始同腾讯内部的财付通、征信、微众银行等金融业务部门合作。

黄飞跃认为，人脸识别技术能够应用的关键在于三点：图像识别核心技术能力、足够庞大丰富权威的图像样本数据库和广泛灵活便捷的应用场景。

人脸识别的核心技术是深度学习，腾讯优图自创了一些深度学习模型和框架，研究领域分布人脸分析、深度学习、图像处理、人像美容等。在深度学习框架上，腾讯优图首创了一个FCFOF框架。技术在识别物体的时候，会把它所在的场景和周围环境相关元素都纳入到分析模型里面，以相互提高验证效果。目前，腾讯优图的人脸的识别技术已经做到90点五官定位，偏差可以精确到1.6个像素，能够识别性别、年龄、表情。

另一方面，腾讯的用户群众多，拥有数亿级庞大用户群的QQ、微信等资源，经过数年准备，腾讯采集标注了海量生活照训练样本数据，并自创了深度学习的模型、框架，积累了海量的数据和训练的模型。

2015年4月，腾讯优图与公安部全国公民身份证号码查询服务中心合作，可以7×24小时接入公安部查询服务中心的数据库，联手传统金融行业解决用户身份核实、反欺诈、远程开户等难题。

除了金融、安防、身份识别类严肃应用，腾讯优图的人脸识别技术还可以广泛应用于社交沟通、娱乐等应用场景，目前已经应用在腾讯50多个细分业务上。

去年6月，腾讯优图开放平台正式上线，人脸识别等核心技术将逐步对外免费开放。优图在腾讯云上的开放，助推了人脸识别技术在各行业的应用。两个月后，开放平台向开发者免费开放了两个项目：UFace深度人脸识别系统，融入图像大数据和深度学习技术，可以广泛应用于人脸核身、人脸防伪、人证合一、身份查找等业务场景；另一个功能是88点五官定位，它是天天P图美容功能的核心技术，开发者可以通过接口进行人脸识别相关的创意项目，也可以用于自己的生物识别试验。

此外，腾讯优图还推出了基于云计算的万象优图（Cloud Image），借助腾讯云的支撑能力，除了为移动开发者提供图片云存储，还推出了图片加工、深度定制处理等接口。这其中“黄图审核”接口是众多网站的刚性需求，腾讯优图识别的准确率超过99%。

除了上述的技术开放，黄飞跃介绍，未来优图更多成熟的核心技术能力都将通过腾讯优图开放平台向整个互联网行业开放。

相信“颜值”

征信是金融业务开展的基础，而互联网金融的发展也需要一套新的可用的征信评价体系。传统上，征信数据主要源自信贷领域，而在互联网时代，数据源更广、种类更丰富、时效性更强。交易数据、社交数据等也能反映客户社会关系和经济行业的特征，间接反映个人信用状况。

信用风险的第一步是欺诈风险，必须先确认身份再评估其信用风险。金融机构原来的身份确认必须由审核的业务员当面验证，人脸识别身份验证提供了另外一种可能。腾讯征信的人脸识别主要包括扫描身份证、人脸识别鉴定和活体识别。

打开手机上的应用，系统扫描二代身份证的正反两面，自动抓取用户身份信息；然后，用户将脸部对准屏幕上的人脸取景框，系统自动拍摄视频和照片；接着，用户面对摄像头，按照要求读出系统随机给出的一串数字。三步完成后，系统会给出摄像头前的人与身份证上是不是同一个人的判断以及评分。

据腾讯征信总经理吴丹介绍，整个人脸识别的流程中，需要通过两个验证：一是生物活体检测；二是人脸成像识别。这其中的人脸识别技术由财付通和腾讯优图合作完成，财付通负责流程设计和金融等场景应用，优图团队负责照片比对基础技术。该项目在2014年初提出，经过3个月推出第一个版本，并不断迭代优化。

活体检测是人脸识别一个关键的步骤，但是单纯的点头、摇头、眨眼等方式容易被破解。腾讯优图团队在活体检测上采用念出屏幕上随机数字的方式，结合语音、唇动和唇语分析来提高准确率，而用户读的数字则是随机产生。“这类似于手机验证码，提前准备视频是不行的，使用体验也比一般的产品好。”黄飞跃说。

根据实际互联网金融场景测试，自拍身份证对比可以达到万分之一错误率以下，通过率95%以上。

不过，人脸识别不只是在互联网金融领域发挥作用，它可以应用的场景有很多，比如政府、商场、交通、学校、会议等。最近，腾讯人工智能技术将接入到南京公安工作中，除了图像处理、语音识别等技术，南京公安将通过人脸识别跟你“面对面”。