又是一款有关人脸识别技术的软件火爆网络,火到什么程度呢?最近一周的时间,打开任意一个社交软件,都可能被这个魔性的音乐“蚂蚁牙黑”洗脑,目前相关话题的视频播放量已达数十亿次。

        简单来说,通过AI技术,用户只要在APP上传一张带有人脸的静态照片,就能制作成一个“摇头晃脑”的动态小视频。

        其实这并不是近两年唯一引发“全民热”的软件,从特效软件为人脸增加妆容特效,到一款名为“ZAO”App实现的影视剧“换脸”,再到现在的“蚂蚁牙黑”,我们看到有越来越多的人脸识别技术以各种各样的形式展现在人们面前。

        事实上,就市场份额而言,人脸识别正成为仅次于指纹的全球第二大生物特征认证方法。有越来越多的产品都加入了人脸识别功能,如手机采用的人脸解锁、支付设备采用的刷脸付款、通过刷脸解决通行问题的人脸闸机等等。

        在这些功能实现的背后,人脸识别这项人工智能技术是怎样实现并确保准确性的呢?这就不得不说到数据标注在其中发挥的重要作用。

        图片来源:谷雨数据

        数据标注是大多数人工智能的基础,它决定了机器学习和深度学习模型的质量。简单来说数据标注就是通过标注的方式对数据进行分类,告诉机器什么是“眼睛、嘴巴、耳朵”,从而实现智能识别。现在通过数据标注,人工智能不仅可以识别人脸,还可以识别农作物、医学疾病检测图片等,甚至为自动驾驶、自动泊车提供数据支撑。

        国内数据标注头部企业在接受机器之心专访时提到,几年前的人脸关键点标注任务较为简单,那时的数据标注需求只需在人脸上标出几个点即可。而随着技术的发展,现在的面部关键点标注可涉及多达206个点甚至更多:如每个眉毛上有8+个点,嘴唇上有20+个点,下颌轮廓上有17+个点等等。

        随着人工智能技术与垂直行业结合得越来越紧密,人工智能技术正从落地走向与场景相结合。例如在人脸识别中,早期技术可能只用于识别人脸,不断地发展到情绪检测,后期愈加深入细分——如微表情识别。

        图片来源:机器之心

        以自动驾驶举例。在辅助驾驶方面,数据标注也有很强的存在感。在辅助驾驶过程中,有一个关键功能叫做驾驶员疲劳检测,通过视觉识别的方式监测驾驶员的状态,识别是否分神、是否在打电话、是否在打瞌睡等这些注意力不集中的情况。通过更精密标注的数据训练后,疲劳监测系统、危险动作监测系统等等使得汽车驾驶更加安全。

        在高科技产业的实际落地中,数据的重要性有目共睹,而在助力传统产业智能化方面,数据标注也有着广阔的赋能前景。一个非常容易被感知到的变化是,我们在致电银行、通信运营商,或者接到他们的服务电话时,会发现很多坐席人员变成了AI语音助手,能够精准识别天南海北的方言提出的疑问,这要归功于数据标注在方言识别上的突破,使得坐席人员可以从简单的问题中或通知性沟通中解放出来,将精力专注于服务更棘手的特殊问题,不仅提高了话务人员的工作效率,也减轻了机械性人工的投入。

        纵观人工智能技术的落地发展历程不难发现,数据标注的应用场景愈加广泛,不仅仅是前文提到到的人脸识别和自动驾驶场景,在语音识别、智慧安防、新零售、AI教育、工业机器人、智慧农业等等领域,都发挥着人工智能基石的作用。在云测数据看来,伴随着人工智能的场景落地,将技术升级引进数据标注的过程,不仅创造了更多的就业机会,对各行各业行业的推动也十分巨大。

《电鳗快报》