時間：2017-11-17 來源：互聯網 瀏覽量：
2016 年 6 月，微軟向公眾發布了大規模現實世界麵部圖像數據集 MS-Celeb-1M，內含 10 萬個名人約 1000 萬張臉部圖片，並宣布了MS-Celeb-1M 百萬人臉識別挑戰賽，鼓勵研究人員開發先進的人臉識別技術。如今一年多過去了，MS-Celeb-1M 百萬人臉識別挑戰賽的冠軍終於出爐了。
MS-Celeb-1M 百萬人臉識別挑戰賽分為百萬名人識別子命題和識別單一訓練樣本的名人子命題。在百萬名人識別子命題的無限製類(可以自由使用外部數據)中冠軍是Panasonic-NUS(新加坡國立大學)。中科院重慶綠色智能技術研究院(CIGIT)與中科院合作團隊獲得第二名，美國東北大學第三名;有限製類(隻使用競賽提供數據)的冠軍是 Beijing Orion Star Technology Co., Ltd. 而MS-Celeb-1M 百萬人臉識別挑戰賽識別單一訓練樣本的名人子命題中無限製類(可以自由使用外部數據)第一名是 NUS-Panasonic;有限製類(隻使用競賽提供數據)，第一名是美國東北大學。
據微軟技術與研究院(Microsoft Technology and Research)首席研究員/研究經理張磊博士介紹：MS-Celeb-1M 的目標是識別百萬人臉，是計算機視覺內最大規模的分類問題，並且其中一個人物對應一個 entity，綁定了知識庫，並且知識庫中提供了每個人的職業，性別等等豐富的信息，從而解決了人物重名的問題，可以從識別達到認知。
此次MS-Celeb-1M 百萬人臉識別挑戰賽的參賽者需要根據(但不限於)挑戰賽提供的數據集作為訓練數據，開發圖像識別係統，從臉部圖像中識別 100 萬個名人。因而，優勝團隊在技術上幾乎都采用了基於深度學習的方法以及網絡大數據。可見，網絡大數據已經成為發展趨勢。
目前，數據能夠公開獲取的比較著名的人臉識別競賽有 LFW(競賽內容是比對兩張圖像的相似度，距離實際應用還有一定距離) 和 MegaFace(美國華盛頓大學發布的數據集，數據內容是幾十位互聯網明星照片以及普通人的一百萬左右的圖片幹擾數據)。
不難預見，真正意義上的智能人臉識別技術在現實中運用的未來將不再遙遠，以往朋友間調侃時說的刷臉消費極有可能成為未來人們生活消費的一種方式。
