為了治好你的臉盲，這家表情包網(wǎng)站開源了一個明星識別器丨GitHub
現(xiàn)在，有一家公司來拯救臉盲了，不是你熟悉的硅谷/后廠村大公司，而是一家動圖表情包網(wǎng)站：GIPHY。
郭一璞 發(fā)自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
小鮮肉太多，讓人分不清，需要AI替我識別，這又是誰家的愛豆。
現(xiàn)在，有一家公司來拯救臉盲了，不是你熟悉的硅谷/后廠村大公司，而是一家動圖表情包網(wǎng)站：GIPHY。
GIPHY開源了一個表情包識別器，可以分清楚超過2300個名人，而且它識別的還是動圖，準確率超過98%。
這效果，可以的
良心的是，GIPHY不僅把這個工具開源了，而且還直接用在了自己的網(wǎng)站上，不是Demo，已經(jīng)是成品。
那我們來測驗一下這個功能好不好用~
第一張，泰勒·斯威夫特，傳上去試試效果
認出來了，匹配度84.92%。
換個人，安妮·海瑟薇~
這次認還是認出來了，就是AI心里不太有譜，它的把握不到6成，甚至還覺得可能是另一個妹子。
我們加大難度，看艾瑪·沃森這張魔性的動圖能不能認出來。
△ Emma覺得不行
笑成這樣，估計識別起來有點難了吧？
還真是，AI雖然認出來這是Emma，但是，它覺得還有4個妹子笑得跟Emma一樣魔性
另外，這個AI還對一位明星表現(xiàn)出了迷之鐘愛：
赫本的匹配度，高達100%
這讓人懷疑AI的心理年齡……
模型原理
模（mei）型（zi）測評就先到這里了，我們來看看這個模型是怎么訓(xùn)練出來的。
擺在GIPHY團隊里的第一個問題，就是識別誰，以及用什么數(shù)據(jù)集。
作為一個表情包網(wǎng)站，秉持著自己動手豐衣足食的精神，先把自己家的熱搜TOP 50000盤點了一下，找到了里面的所有人名，接著又用同樣的方法去Facebook、Twitter等網(wǎng)站搜了一遍，湊齊了一個2300多名人的人臉數(shù)據(jù)庫。
識別的過程則包括兩部分，第一部分是人臉檢測，使用MTCNN（arxiv: 1604.02878）預(yù)訓(xùn)練模型來找動圖中所有幀里的人臉；第二部分是人臉識別，用前面的那個DIY的數(shù)據(jù)集在基于Resnet-50的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上訓(xùn)練，以識別MTCNN模型發(fā)現(xiàn)的每一張人臉。
最后，還需要對人臉進行聚類，給出預(yù)測結(jié)果。
模型訓(xùn)練完成后，在Labeled Faces in the Wild數(shù)據(jù)集上的準確度達到了96.8%。之后GIPHY還做了一個眾包驗證集，在這個驗證集上的準確度達到了98%，覆蓋度達到75%。
最后，這個模型已經(jīng)在GitHub上開源了，如果想自己用的話，需要Python 3.6及以上的版本，用Linux的話則需要安裝好libsm，libxext，libxrender。
進入下面?zhèn)魉烷T體驗一下吧~
傳送門
在線使用
https://celebrity-detection.giphy.com/
開源地址
https://github.com/Giphy/celeb-detection-oss
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這樣的難度，對于傳統(tǒng)的AI模型來講，幾乎是不可能的任務(wù)
