淺談計算機(jī)視覺技術(shù)進(jìn)展及其新興應(yīng)用

[摘要]針對人工智能領(lǐng)域的計算機(jī)視覺方向，分別從視覺感知和視覺生成兩個維度分析計算機(jī)視覺技術(shù)的最新進(jìn)展，包含但不限于表示學(xué)習(xí)、識別分類、目標(biāo)檢測、圖像分割、像素級別的圖像與視頻生成以及視覺與語言等技術(shù)。在計算機(jī)視覺技術(shù)的新興應(yīng)用方面，分別論述了內(nèi)容審核、拍照購物及搭配購物等方面的產(chǎn)品在電商領(lǐng)域的成功落地應(yīng)用。

[關(guān)鍵詞]人工智能;計算機(jī)視覺;視覺理解;視覺生成;電商

[中圖分類號]TP391.4 [文獻(xiàn)標(biāo)志碼]A [文章編號]1005-0310（2020）01-0063-07

0 引言

近年來，隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展和深度學(xué)習(xí)的推進(jìn)，人工智能逐漸進(jìn)入大眾視野，不管其是否可以如科幻故事中訴說的那般造福人類，它都正在逐步滲透進(jìn)人們的生活。其中，計算機(jī)視覺是人工智能落地的最好的領(lǐng)域之一，由于人眼可以包羅萬象，因此計算機(jī)視覺的應(yīng)用也是無處不在。從市政安防、自動駕駛、影視娛樂、時尚設(shè)計，到日常生活中觸手可及的人機(jī)交互、刷臉認(rèn)證、掃碼支付、相冊管理，再到目前新興的電商平臺領(lǐng)域應(yīng)用，等等，計算機(jī)視覺技術(shù)正持續(xù)快速地落地與滲透。

計算機(jī)視覺技術(shù)與人的肉眼理解圖片的方式不同，它以數(shù)字矩陣的形式存取圖片。若圖片是RGB格式，那么每一個像素點顏色便可以用代表RGB（紅綠藍(lán)）的3個數(shù)值作為3個顏色通道，從而整張圖片便可以用一個矩陣表示。如圖1[1]，人類肉眼觀看到的僅是左側(cè)的一只普通的貓，而在計算機(jī)眼里每個像素點都是由3個0～255之間的數(shù)字組成的矩陣。

2012年是計算機(jī)視覺發(fā)展歷史中的重要節(jié)點，深度學(xué)習(xí)在計算機(jī)視覺領(lǐng)域應(yīng)用越來越廣泛，取得的突破性成果也日益增加。傳統(tǒng)計算機(jī)視覺算法逐步被深度學(xué)習(xí)方法所替代，新方法及模型如雨后春筍般快速誕生。

1 計算機(jī)視覺技術(shù)研究進(jìn)展

計算機(jī)視覺技術(shù)類別眾多，本文將分別從視覺感知和視覺生成兩個維度進(jìn)行分析。其中，視覺感知包含表示學(xué)習(xí)、識別分類、目標(biāo)檢測和圖像分割等重要任務(wù)，視覺生成包括圖像與視頻的生成、視覺與文字結(jié)合進(jìn)行“看圖說話”等。

1.1 視覺感知

1.1.1 識別分類

在圖像理解的識別與分類方向，ImageNet比賽是一項著名的物體識別賽事，從2010年到2017年舉辦競賽的8年間，計算機(jī)視覺技術(shù)取得了漫長且突破性的進(jìn)步。因為物體識別是視覺領(lǐng)域的試金石，學(xué)者普遍會選擇在ImageNet測試集上的效果作為模型效果評判的一個重要指標(biāo)。ImageNet數(shù)據(jù)集[2]于2009年發(fā)布，其中包括超過1500萬張圖像、約2.2萬類別的物體。ImageNet比賽[3]包含數(shù)據(jù)集中的分類任務(wù)1000類，共1431167張圖像。從2010年起，比賽每年舉辦一場，識別錯誤率逐年降低，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)逐年加深，歷年比賽奪冠模型的錯誤率可見圖2[1]，其中，2014年有兩個不同的模型效果。2012年是取得重大突破的一年，識別錯誤率從2011年的25.8%驟減到16.4%，這需歸功于深度學(xué)習(xí)的引入，即卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeural Network），其效果在當(dāng)年比賽中脫穎而出[4]。自2012年AIexNet[4]的誕生后，深度學(xué)習(xí)不斷被挖掘，識別錯誤率記錄也一次次被刷新。

除通用物體的大類識別外，細(xì)粒度視覺分類（Fine-Grained Visual Categorization）也是識別分類任務(wù)中的一個重要問題。通常需要利用圖像的整體信息并結(jié)合特定區(qū)域的特征信息，從而判斷圖像中的細(xì)粒度類別。其動機(jī)很直觀，例如對于蝴蝶專家來說，僅通過識別蝴蝶翅膀的局部信息便可以作出準(zhǔn)確的類別判斷，模型同樣利用了這個思路。細(xì)粒度分類的難點在于相似大類間的差異以及大類內(nèi)部個體的細(xì)微差異。例如菜品、鳥類、蝴蝶、商品等類內(nèi)的細(xì)粒度分類，這些難點都在逐一被挑戰(zhàn)。面向不同的場景算法可以分為兩種形式：強(qiáng)監(jiān)督學(xué)習(xí)與弱監(jiān)督學(xué)習(xí)。以文獻(xiàn)[5]為例，該比賽數(shù)據(jù)包括2019種款式的商品，超過一百萬張圖片，并以弱監(jiān)督的標(biāo)注方式提供給參賽者。各個商品大類內(nèi)部個體間的差異很小，再者又是自然場景拍攝的圖片，拍攝的光線和角度也會影響到識別的結(jié)果，因此具有較高的識別難度。

分析圖片識別的發(fā)展趨勢不難發(fā)現(xiàn)，隨著時間的推移，網(wǎng)絡(luò)深度逐年上升，識別錯誤率逐年下降。這便會產(chǎn)生一種網(wǎng)絡(luò)深度越深、網(wǎng)絡(luò)的識別準(zhǔn)確率越高的錯覺。然而，在視頻識別領(lǐng)域，隨著網(wǎng)絡(luò)加深，識別錯誤率并沒有穩(wěn)步降低。因此，目前視頻領(lǐng)域的識別仍然是一個開放性的問題，相比圖像而言，視頻識別更加復(fù)雜。ActivityNet[6]比賽是與ImageNet大賽齊名的視頻領(lǐng)域較為重要的比賽。從2011年支持51類到2019年支持700類復(fù)雜動作的識別，視頻識別技術(shù)在迅速提升。2019年比賽使用Kinetics-700數(shù)據(jù)集作為大賽數(shù)據(jù)，要求參賽者從65萬段視頻中，識別700類復(fù)雜動作，類別包括人與物、人與人、人體運動等互動性動作，很多類別連人都很難進(jìn)行區(qū)分。而目前最新算法準(zhǔn)確率可達(dá)80%以上，相當(dāng)于幾千段視頻中只錯幾十段。

1.1.2 目標(biāo)檢測

目標(biāo)檢測任務(wù)同樣是計算機(jī)視覺領(lǐng)域一個重要的研究任務(wù)，需運用算法定位目標(biāo)在圖中的準(zhǔn)確位置，并且給出目標(biāo)的準(zhǔn)確類別信息。目標(biāo)檢測相比識別任務(wù)更為復(fù)雜，需首先定位到圖中的目標(biāo)區(qū)域，進(jìn)而對目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行分類處理。目標(biāo)檢測的示意效果如圖3[7]，這是由經(jīng)典的檢測網(wǎng)絡(luò)Faster R-CNN實現(xiàn)的檢測效果，其難點集中在目標(biāo)的多尺度、多角度及多個目標(biāo)物的準(zhǔn)確檢測方面。PASCAL VOC[8]作為國際頂級的計算機(jī)視覺競賽，其中的目標(biāo)檢測任務(wù)是權(quán)威的檢測基準(zhǔn)測試比賽。這項挑戰(zhàn)賽雖已于2012年停止，但是為評估最新研究的模型性能，學(xué)者仍可以提交測試集結(jié)果進(jìn)行評測。該比賽數(shù)據(jù)集包含20個類別，截至目前，平均精確率（mean Average Precision，mAP）可高達(dá)92.9%[9]。

目標(biāo)檢測可作為諸多細(xì)粒度分支任務(wù)的第一步驟執(zhí)行。例如在人體相關(guān)任務(wù)中，首先需檢測圖像中的人體區(qū)域，隨后獲取骨骼姿態(tài)的信息，進(jìn)而對人體圖像的各部分作分割處理，最終建立人體的三維模型。人體相關(guān)的檢測任務(wù)在視頻和圖像中都有諸多應(yīng)用，包括自動駕駛、智能監(jiān)控（客流量的統(tǒng)計）、人機(jī)交互、智能結(jié)算等。目前前沿的人體檢測模型，當(dāng)前向速度在每秒傳輸幀數(shù)（Frame PerSecond，F(xiàn)PS）為25時，準(zhǔn)確率可達(dá)到90%以上。

另外，人臉檢測是人臉相關(guān)任務(wù)中重要的一個環(huán)節(jié)。人臉識別系統(tǒng)的整個流程，需首先從圖像中檢測到包含人臉的區(qū)域，隨后對框內(nèi)的人臉進(jìn)行關(guān)鍵點定位。通過定位可以對人臉進(jìn)行矯正和歸一化處理，進(jìn)而執(zhí)行隨后的系列人臉識別任務(wù)。落地應(yīng)用包括防偽識別、人臉屬性識別、表情識別等。

在視頻任務(wù)中，動作檢測與跟蹤也是富有挑戰(zhàn)性的工作。目前，視頻動作檢測可以支持100多個動作類別，mAP可達(dá)50%以上。實際上，當(dāng)mAP達(dá)到30%以上時，便可以應(yīng)用到實際場景中。另外，在人體的關(guān)鍵點追蹤任務(wù)中，依據(jù)關(guān)鍵點對人體進(jìn)行跟蹤，可以實現(xiàn)給每個人體定義唯一編號，并獲取每個姿態(tài)的關(guān)鍵點出現(xiàn)位置，即使有遮擋或復(fù)雜的動作也可以準(zhǔn)確地進(jìn)行跟蹤。

1.1.3 其他任務(wù)

除上述兩個基礎(chǔ)任務(wù)外，還有諸多計算機(jī)視覺理解的任務(wù)。

表示學(xué)習(xí)旨在更加深入地分析如何理解圖像。對于人眼來說很直觀的圖像，計算機(jī)需要將它轉(zhuǎn)換成矩陣、模型等形式進(jìn)行理解。因此，表示學(xué)習(xí)需要學(xué)習(xí)到可以最佳體現(xiàn)圖像特征信息的表示方法。利用特征之間的相似度比較，可應(yīng)用在圖像匹配的相關(guān)任務(wù)上。例如，將手繪圖與商品圖進(jìn)行匹配，利用表示學(xué)習(xí)將不同維度的圖片轉(zhuǎn)化到同一空間下進(jìn)行表示，根據(jù)手繪圖特征信息，在商品圖特征庫中搜索用戶手繪圖對應(yīng)的商品。相反地，利用特征間的互補(bǔ)性，可將其應(yīng)用在搭配搜索的相關(guān)問題中，將服飾搭配問題轉(zhuǎn)換為搜索與其特征互補(bǔ)的服飾圖片而得到解決，可節(jié)省聘請專業(yè)搭配師的大量成本且具有高擴(kuò)展性。

圖像分割也是計算機(jī)視覺中非常重要的一環(huán)。依據(jù)分割的粒度，可將分割任務(wù)分為普通分割、語義分割和實例分割。普通分割指圖片像素級別的分割，意在分割圖中不同的區(qū)域;在此基礎(chǔ)上，語義分割可提供每個區(qū)域的語義信息;實例分割則是在語義分割基礎(chǔ)上給出各個區(qū)域唯一的編號。實例分割的示意效果可見圖4，這是由Mask R-CNN實現(xiàn)的分割效果[10]。人體部分的分割是其中一項更細(xì)粒度的任務(wù)，大到人體各個部位的剖析，小到人佩戴的眼鏡、皮包、項鏈等零部件的分割。通過人體分割，可對人體服飾進(jìn)行解析，進(jìn)而可用于時尚搭配分析等。在視頻領(lǐng)域，分割任務(wù)也有諸多有重要價值的應(yīng)用，例如在自動駕駛領(lǐng)域，舉辦了國際權(quán)威的分割比賽[11]，數(shù)據(jù)集包含來自50個不同城市的街道場景，標(biāo)注共30類物體。

1.2 視覺生成

1.2.1 圖像與視頻的像素級生成

計算機(jī)視覺在感知理解圖像與視頻的基礎(chǔ)上，還可以完成多維度的生成任務(wù)。例如，超分辨率的圖像及視頻的生成，老照片、老影片的修復(fù);或是對圖片進(jìn)行編輯，實現(xiàn)智能摳圖，生成去背景的主體透底圖、自拍人像等。同時，生成任務(wù)還可輔助設(shè)計，例如時尚海報的設(shè)計。通過輸人模特的圖片，利用空間心理學(xué)的概念，結(jié)合計算機(jī)視覺的布局分析、模板設(shè)計、顏色心理學(xué)的多重關(guān)系進(jìn)行海報的設(shè)計。除此之外，結(jié)合人體檢測技術(shù)，通過輸人模特的圖片生成其他姿勢的模特圖片，或給模特?fù)Q裝，或手動編輯衣服類別生成所需效果。甚至可以通過學(xué)習(xí)模特的走步特征，由靜態(tài)圖片生成模特走步的動態(tài)視頻。再者，圖像生成也可實現(xiàn)圖像和視頻的風(fēng)格遷移，例如將真實街景變?yōu)榭ㄍó?、水墨畫風(fēng)格，將自天和黑夜場景進(jìn)行視頻互換等。

1.2.2 視覺與語言

計算機(jī)視覺與語言的結(jié)合是近些年計算機(jī)視覺領(lǐng)域一個新興的研究方向。通過文本生成圖像，從2014年起發(fā)展，直到近些年可以實現(xiàn)通過輸人描述性的句子，便可生成自然場景中對應(yīng)的圖片。例如通過描述鳥的翅膀顏色，算法可以畫出多種不同姿態(tài)的鳥類圖片，如圖5[12]、圖6[13]、圖7[14]，隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，算法逐漸可以畫出更加清晰的鳥類，甚至可以生成更為廣泛類別的清晰物體圖像。在視頻領(lǐng)域也同樣可以實現(xiàn)文字到視頻的生成。

通過圖像生成文字，所謂“看圖說話”，即通過一張圖片生成一段沒有語法錯誤的文字。如圖8所示，目前算法不僅可以識別出圖中含有斑馬目標(biāo)，還可生成“彩虹在空中”以及“斑馬在吃草”這類目標(biāo)物體之間的關(guān)系描述。而技術(shù)不是一朝一夕、一蹴而就的，經(jīng)歷了從2015年到2018年的逐漸演變，研究日益深入，文字描述才逐漸精準(zhǔn)且全面。早在2015年“看圖說話”初步興起時，算法僅能給出基本的描述：“a group of zebras standing in afield”[15]，但這個描述相對籠統(tǒng)且缺乏細(xì)節(jié)。2016年和2017年生成的句子可以更精準(zhǔn)地描述出“grazing”[16-17]的動作，而非簡單的“standing”。直至2018年，算法可描述得更加細(xì)致，對物體間關(guān)系的細(xì)節(jié)描述也更加清晰，如“rainbow in thesky”[18-19]已非常接近人類的描述能力，文字描述愈發(fā)具體且全面。

同樣，算法可通過視頻生成描述性的文字。對視頻中動作識別的復(fù)雜性和對象間的遮擋關(guān)系都增大了視頻描述的難度。因此2015年和2016年的算法對視頻中人類的性別和動作都很難準(zhǔn)確判斷，直至2017年生成的句子才可以準(zhǔn)確地描述人類性別和動作，到2019年甚至可以描述出場景的細(xì)節(jié)信息。

“看圖說話”在實際場景中也有諸多應(yīng)用，例如在電商領(lǐng)域?qū)ι唐愤M(jìn)行描述，針對不同的用戶生成個性化的文字描述;在視頻領(lǐng)域，算法可以為網(wǎng)絡(luò)直播寫評論，為球賽作轉(zhuǎn)播等。

2 計算機(jī)視覺技術(shù)新興應(yīng)用

2.1 內(nèi)容審核

內(nèi)容審核在互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容領(lǐng)域有較大的應(yīng)用必要性，確保網(wǎng)絡(luò)平臺的運營遵守國家網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容安全規(guī)范，避免監(jiān)管風(fēng)險，例如約談、整改、罰款甚至關(guān)停等?？蓱?yīng)用在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的電商、社交、新聞傳媒等平臺，從而對內(nèi)容安全進(jìn)行把控。這類審核產(chǎn)品有效地利用了計算機(jī)視覺的識別分類技術(shù)、目標(biāo)檢測技術(shù)等。

例如智能鑒黃，應(yīng)用圖像的識別分類技術(shù)，對人體裸露的敏感部位、敏感涉黃動作的圖片與視頻進(jìn)行識別，將海量圖片或視頻分為正常、低俗、涉黃等不同類別，從而依據(jù)其類別與置信度過濾涉黃違禁圖。算法審核極大地縮小人力審核的工作量，大幅節(jié)約了人力的審核成本，并減少了對審核人員造成的精神傷害。

另外，利用算法對暴恐場景、違禁品進(jìn)行識別，需應(yīng)用識別分類技術(shù)并結(jié)合目標(biāo)檢測技術(shù)，將圖庫中的涉恐及違禁品圖片進(jìn)行分類，包括暴亂、血腥、爆炸火光、管制刀具、違禁槍支、毒品、賭博行為等。同時，可以對圖中恐怖組織旗幟的標(biāo)識進(jìn)行目標(biāo)檢測與識別。利用算法對大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾，可以有效地避免給用戶帶來的不適體驗和錯誤引導(dǎo)，減少危險信息利用網(wǎng)絡(luò)傳播的風(fēng)險。

2.2 拍照購物及搭配購物

拍照購物是計算機(jī)視覺技術(shù)在電商領(lǐng)域的一個成功應(yīng)用。如圖9所示，用戶僅需要提供所想購買的商品圖片，計算機(jī)就能在商城海量的圖片數(shù)據(jù)中找到匹配用戶需求的商品。拍照購物使用的計算機(jī)視覺技術(shù)主要有目標(biāo)檢測、分類、特征學(xué)習(xí)及檢索等。

拍照購物有效地打通了所見即所得的購物渠道，省去了用戶大量的文字搜索時間，極大地提升了用戶的購物體驗。離線部分的流程包括：將商品圖、曬單圖清洗人庫，用于訓(xùn)練檢測、分類和特征模型，進(jìn)而將商品的特征人庫保存并建立索引。線上流程則包括：用戶端輸人欲購買商品的拍攝圖，計算機(jī)將其依次經(jīng)過已訓(xùn)練完備的分類、檢測、特征模型，從而得到欲購買商品的特征，在離線特征庫中進(jìn)行檢索，最終對商品順序合理化重排后，將所有疑似商品信息反饋展示給用戶。

此外，搭配購物也是一個新興的計算機(jī)視覺算法的落地方向。例如在用戶購買上衣后，算法可以根據(jù)上衣類型及用戶喜好為用戶推薦搭配該上衣的套裝，兼具合理性、美觀性、多樣性及個性化的特點。其流程與拍照購物類似，首先對圖中單品進(jìn)行檢測，進(jìn)而提取商品特征，進(jìn)行搭配搜索、打分，最終還會生成搭配理由。目前算法的搭配效果與專業(yè)搭配師的搭配相比，人類其實很難進(jìn)行區(qū)分。利用算法進(jìn)行搭配推薦，可以極大地節(jié)省聘請專業(yè)搭配師的費用，并且具有時效性，其類別拓展性也更強(qiáng)。

3 結(jié)束語

計算機(jī)視覺技術(shù)在視覺理解和內(nèi)容生成方面都有深度的拓展，其中發(fā)展較為成熟的技術(shù)已經(jīng)落地應(yīng)用到實際工業(yè)場景，并得到了有效海量數(shù)據(jù)的驗證與認(rèn)可。計算機(jī)視覺技術(shù)應(yīng)用在諸多新興領(lǐng)域，例如在電商領(lǐng)域，通過對大規(guī)模數(shù)據(jù)的批量處理，完成人力無法輕易完成的工作量，有效地對大數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行把控。對計算機(jī)視覺技術(shù)自身而言，由于目前落地產(chǎn)品大多是數(shù)據(jù)驅(qū)動，研究的熱點包括小樣本學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)及無監(jiān)督信息學(xué)習(xí)等方面，致力實現(xiàn)通過提供少量的訓(xùn)練樣本或是無完備標(biāo)注信息的樣本，得到效果理想的模型。

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（責(zé)任編輯 白麗緩）

[收稿日期]2019-11-20

[作者簡介]余京蕾（1994-），女，北京市人，美國賓夕法尼亞大學(xué)計算機(jī)與信息學(xué)院碩士研究生，主要研究方向為計算機(jī)視覺。E-mail：yujinglei2015@163.com