最近在紐約時(shí)裝周上發(fā)生了一件趣事，騰訊優(yōu)圖借助 AI 人臉識(shí)別與圖像處理技術(shù)，分析 2016 年 QQ 空間相冊(cè)千億公開照片，結(jié)合唯品會(huì) 95 后服裝銷售大數(shù)據(jù)，舉辦業(yè)界首個(gè)“AI+時(shí)尚”大秀。

　　最近在紐約時(shí)裝周上發(fā)生了一件趣事，騰訊優(yōu)圖借助 AI 人臉識(shí)別與圖像處理技術(shù)，分析 2016 年 QQ 空間相冊(cè)千億公開照片，結(jié)合唯品會(huì) 95 后服裝銷售大數(shù)據(jù)，舉辦業(yè)界首個(gè)“AI+時(shí)尚”大秀。為此還邀請(qǐng)先鋒設(shè)計(jì)師張馳以報(bào)告為靈感設(shè)計(jì)流行服裝， 于紐約國(guó)際時(shí)裝周打造一場(chǎng)名為“The Present & The Future”的時(shí)裝秀。

　　三方還聯(lián)合發(fā)布《AI+時(shí)尚：中國(guó) 95 后流行色報(bào)告》，并共同跨越兩大技術(shù)難點(diǎn)，AI 發(fā)現(xiàn)中國(guó)年輕流行色“95 度黑”，據(jù)悉該顏色是 RGB 值為 22/20/24 的“黑色”，命名為“95 度黑”。“95 度黑與常規(guī)的黑不同，是一種‘不飽和’的黑，除了“95 度黑”，中國(guó) 95 后年輕人最常穿的服裝顏色還包括：RGB 值為 237/236/237 的白色、RGB 值為 51/46/51 的灰色。

　　這一流行色的發(fā)掘，主要依靠騰訊優(yōu)圖的 AI 人臉識(shí)別與圖像處理技術(shù)以及 QQ 空間的海量大數(shù)據(jù)、以及唯品會(huì) 95 后服裝銷售大數(shù)據(jù)。據(jù)騰訊集團(tuán)副總裁、優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人梁柱介紹，找到 95 后流行色需要跨越兩大技術(shù)難點(diǎn)：

　　首先，精確分析不同年齡的流行色，需要對(duì)參與統(tǒng)計(jì)的用戶進(jìn)行年齡識(shí)別。從 AI 的技術(shù)角度出發(fā)，首先要給計(jì)算機(jī)非常多不同年齡的人臉照片數(shù)據(jù)，然后通過人臉檢測(cè)、人臉五官點(diǎn)定位、人臉歸一化處理，再送到一個(gè)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中訓(xùn)練獲得模型，從而對(duì)照片人物進(jìn)行年齡識(shí)別。在本次統(tǒng)計(jì)中，騰訊優(yōu)圖將誤差控制在正負(fù) 3 歲內(nèi)，保證數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確性。

　　其次是大數(shù)據(jù)以及人工算法的統(tǒng)計(jì)：在對(duì)空間用戶的衣服進(jìn)行顏色分析，然后進(jìn)行色系統(tǒng)計(jì)。

　　但難度在于空間里面用戶上傳的公開照片主要來源于生活照，因此背景和顏色非常復(fù)雜，為了實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的顏色獲取，騰訊優(yōu)圖借助包括人體檢測(cè)、衣服分割，將人體和衣服從背景中分割出來。衣服分割的精度直接影響顏色統(tǒng)計(jì)的結(jié)果，目前騰訊優(yōu)圖的算法可以做到 95%的像素分割精度，最后再結(jié)合人臉年齡分析的結(jié)果，獲得不同年齡分組的流行色分析。

　　“AI+大數(shù)據(jù)的未來，具有很大的想象空間。在這次時(shí)尚跨界合作中，圖片內(nèi)容的智能識(shí)別很關(guān)鍵。借助 AI 技術(shù)及算法，我們不僅可以很快速地獲得結(jié)論，還大大提高了精準(zhǔn)度。” 據(jù)騰訊集團(tuán)副總裁、優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人梁柱介紹。

　　更早之前，該技術(shù)還被運(yùn)用騰訊云的信息化鑒黃工作，請(qǐng)參看這則舊聞——直播視頻鑒黃方案是基于騰訊優(yōu)圖 DeepEye 主動(dòng)色情識(shí)別引擎技術(shù)，通過 視頻截圖、圖像識(shí)別、語音技審、彈幕監(jiān)控、關(guān)鍵字抽取等能力智能識(shí)別色情內(nèi)容 ，(這也是現(xiàn)在許多提供邊下載播放的網(wǎng)盤對(duì)于內(nèi)容的審核機(jī)制，可參見頭圖效果)據(jù)稱其準(zhǔn)確率達(dá)到 99.65%，刷新了人臉識(shí)別世界紀(jì)錄。能夠有效提高鑒黃準(zhǔn)確率，同時(shí)提升圖片安全審核的處理速度和打擊覆蓋率。

　　本文來源：動(dòng)點(diǎn)科技