【51CTO.com原創(chuàng)稿件】2016 年11月25-26日，WOT2016大數(shù)據(jù)峰會在北京粵財JW萬豪酒店召開，50多位大數(shù)據(jù)領(lǐng)域一線專家、數(shù)據(jù)技術(shù)先行者齊聚現(xiàn)場，在圍繞數(shù)據(jù)智能、大數(shù)據(jù)商業(yè)、區(qū)塊鏈、實時計算、系統(tǒng)架構(gòu)、NoSQL等前沿技術(shù)話題展開深度交流和溝通探討的同時，分享大數(shù)據(jù)領(lǐng)域***實踐和最熱門的行業(yè)應(yīng)用。

在WOT2016大數(shù)據(jù)技術(shù)峰會算法與模型分會場， 蘑菇街圖像視頻算法負(fù)責(zé)人張洪明（民達(dá)）做了主題為“人臉技術(shù)在電商平臺的應(yīng)用實踐”的演講，51CTO記者在峰會現(xiàn)場對其進(jìn)行了專訪。

【受訪人簡介】

[[177643]]

張洪明（民達(dá)）·蘑菇街圖像視頻算法負(fù)責(zé)人

張洪明（蘑菇街花名：民達(dá)）2015年加入蘑菇街，負(fù)責(zé)美麗聯(lián)合集團(tuán)圖像技術(shù)的研發(fā)工作，創(chuàng)建和帶領(lǐng)一個算法團(tuán)隊，與工程和業(yè)務(wù)團(tuán)隊合作，為集團(tuán)提供圖像技術(shù)支持。主要工作包括：圖像搜索、圖像識別、商品圖像內(nèi)容分析等；業(yè)務(wù)涉及電商導(dǎo)購、直播等場景。在加入蘑菇街之前，分別在NEC中國研究院、阿里巴巴集團(tuán)，從事圖像技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的研究和應(yīng)用。

張洪明表示，近幾年，隨著深度學(xué)習(xí)的流行，基于深度學(xué)習(xí)的人臉技術(shù)開始逐漸出現(xiàn)，并取得了不錯的成績。如基于Faster-RCNN的人臉檢測算法在FDDB上名列***、Google的FaceNet在LFW上取得了99.63%的人臉識別***成績、Face++基于CNN的人臉特征點定位算法也在公開數(shù)據(jù)集300W上取得了***的成績。然而,深度學(xué)習(xí)對于大量計算資源的需求和復(fù)雜的模型（幾十MB到幾百MB），使得上述技術(shù)難以應(yīng)用在移動端，傳統(tǒng)算法雖在性能上不及深度學(xué)習(xí)，但其計算資源消耗少、模型簡單的優(yōu)勢，更適合應(yīng)用在目前的移動設(shè)備上。因此，基于傳統(tǒng)算法和基于深度學(xué)習(xí)的人臉技術(shù)目前在業(yè)界處于并存狀態(tài)。但隨著處理器的發(fā)展和針對深度學(xué)習(xí)的優(yōu)化技術(shù)逐漸成熟，基于深度學(xué)習(xí)的人臉技術(shù)勢必在將來更加普及。

人臉技術(shù)概述和應(yīng)用場景

蘑菇街自2015年起，開始人臉技術(shù)的自主研發(fā)。已完成人臉檢測、人臉特征點定位、人臉識別等多種技術(shù)的SDK、服務(wù)開發(fā)。主要服務(wù)于圖片社交、電商直播、支付金融等業(yè)務(wù)。

蘑菇街作為電商的APP，女性用戶相對較多一些。用到人臉技術(shù)的場景也很多，如直播頻道、后續(xù)特效、針對電商選品，模特紅人視覺等。

人臉技術(shù)在移動端如何保證時間效果

張洪明表示，時間和效果的問題更加突出在移動端開發(fā)上，尤其是直播部分需要實時播放，這樣對性能要求會更高。在整個處理過程中，除了做人臉圖像處理，還需考慮到視頻編碼、轉(zhuǎn)碼、播放等業(yè)務(wù)流程。做人臉檢測、特征定位等技術(shù)用時當(dāng)然是越小越好，目前電商直播環(huán)境下蘑菇街的人臉技術(shù)在人臉前期處理上10毫秒之內(nèi)就能夠完成，

這是怎么做到的呢？民達(dá)表示，蘑菇街會對算法做很多優(yōu)化，如參數(shù)和計算定點化技術(shù)。最主要是在算法模型上做深入優(yōu)化，在速度和效果之間達(dá)到一個平衡。在直播當(dāng)中，并不一定要用***的識別性能，但保證時間效果比較關(guān)鍵。

人臉技術(shù)在算法分類上的不足

從算法分類來講，當(dāng)下在業(yè)界，基于深度學(xué)習(xí)人臉圖像技術(shù)性能相對較好，而且效果已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出傳統(tǒng)的方法。但不足的是其模型較大，對計算資源的消耗也較大，導(dǎo)致在移動設(shè)備上還有挑戰(zhàn)，在這種情況下，現(xiàn)在在移動端還是用傳統(tǒng)的方法來解決業(yè)務(wù)的問題。

在將來，隨著深度學(xué)習(xí)本身技術(shù)的優(yōu)化，隨著硬件條件不斷地提升，在移動端能夠把深度學(xué)習(xí)這樣的一些技術(shù)也運用在實時的場景下，這是蘑菇街接下來重點突破的，不管在理論還是實踐都要面臨的課題。

采訪***，張洪明說道：“針對人臉技術(shù)來說，對于初創(chuàng)企業(yè)，要先滿足業(yè)務(wù)，用一些開源算法或第三方采購算法，把業(yè)務(wù)先做起來，然后再去開發(fā)自己可以獨立掌握的技術(shù)。根據(jù)公司的技術(shù)水平，可以從簡單到復(fù)雜的路徑，我們可以從相對簡單傳統(tǒng)的算法開始，再涉及到更復(fù)雜需要資源消耗深度學(xué)習(xí)的算法，這樣逐步的去迭代。

【51CTO原創(chuàng)稿件，合作站點轉(zhuǎn)載請注明原文作者和出處為51CTO.com】