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AI科技大本营（ID：rgznai）
在本期CSDN技术公开课Plus：《多模态人物识别技术及其在视频场景中的应用》中，爱奇艺科学家路香菊博士将为大家介绍了多模态人物识别技术及在视频场景中的应用。大家可以学习到爱奇艺在多模态技术领域的三项主要研究工作，并且在爱奇艺视频中是如何应用这些技术的。
讲师介绍：路香菊，爱奇艺科学家，身份识别（PersonAI）团队负责人，专注于人物识别、AI等技术，负责爱奇艺多模态人物识别、智能创作等相关业务。组织创办“爱奇艺多模态视频人物识别赛”，开放全球首个影视视频人物数库iQIYI-VID，创建百万人物库及四万卡通角色库，相关技术应用到爱奇艺APP“扫一扫”及AI雷达等产品中。
一、多模态技术基础介绍
首先，请大家思考一个问题：人物识别只是等同于人脸识别吗？其实，人物识别我们现在的工作中不仅仅是人脸识别，为什么是这样呢？因为在视频中，特别是在一些综艺节目、或者动作片中，完全通过个人的人脸是无法满足所有情况的，知道一个人的身份还需要其他属性，像下图中右边这个图人物，大家一看就知道他是郭德纲，但是如我我们用人脸识别绝对是没有办法识别出来的，因为他的人脸没有露出来，只有一个后脑勺，所以，我们现在基于人物识别的技术还涉及人体的识别，也就是我们监控上的RE-ID。除此之外，在视频中，还需要识别服饰、发型、声纹和指纹、虹膜等生物特征。所以，现在基于视频场景中的人物识别已经成为一个综合需求的识别。
第二，如何识别虚拟人物？我们之所以叫虚拟人物，是因为它不是真实的一个人物，它包括卡通人物、二次元、动漫以及与游戏人物等形象，现在这部分角色也越来越多，已经成为娱乐行业一个非常重要的需求。在这些现实需求下，我们的研究工作也基本上在实际中落地应用。基于这些实际应用，接下来就与大家分享我们在人物识别与虚拟人物识别工作中的主要算法。
二、多模态技术解读（一）：人物识别（IQFace）
这部分内容将主要为大家介绍真人人物识别的多模态基础技术。基于爱奇艺视频内容的需求，我们不仅要做人脸识别，在人脸信息不足或不清晰的情况下，还需要其他信息来辅助进行人物定位，在所有的信息中，我们首先想到的是声音信息；其次，在无声情境中，我们需要结合场景（如打斗、行走中、监控）利用人物的一些动作信息、背影等姿态信息以及服饰等信息来进行人物身份判断。如下图所示，是我们在业务中需要处理的主要信息类别。
通过人脸检测与五官定位进行人脸识别及年龄、性别、表情姿态等属性分析，得到更好的认识；此外，根据实际业务需求，如视频中一些艺人本身独有的气质，得到一些特殊的属性，这部分的处理方法是我们根据实际业务场景进行“量身订作”的。除了人脸信息外，还会用到人体信息，如人体姿态的估计（体型、服饰）、行为数据（手势、动作）、人体RE-ID特征提取、从人物的声音提取声纹特征，这这些都有助于我们对人物进行属性分析与人物身份判断，我们也在实际工程中用到人脸，人体，声纹这三种信息组成多模态信息识别。
有了多模态识别的基础数据信息，接下来就是多模态技术的算法，如图所呈现的是我们整体算法框架及工程逻辑。
目前，我们人脸别相关算法使用的人脸数据库ID数达到了万，可直接识别名字的名人数量达到30万左右，为了支持这么大规模的人物数据训练，我们自研一个定制化分布式框架，虽然也有一些开源的框架，不过更多情况下适合一些简单任务，针对有定制化需求的任务难以满足，所以我们自研的框架无论是整体训练的精度还是训练速度，都可以取得非常大的提升。
我们可以针对模型定型、数据定型，包括GPO、进程的通讯，都进做了优化处理；在识别的精度方面，我们在自己的数据集上进行了评测：第一个数据集是中学生库，数据分布主要集中在证件照或证件照相匹配的实际应用场景；二是爱奇艺员工数据库，是我们内部员工的数据库，里面包含了大量的人脸、姿态、表情等变化；三是爱奇艺在多模态人物识别竞赛中发布的数据集，里面主要是针对明星的视频数据进行身份识别。
实际业务场景中面临非常多人脸属性的相关需求，现在人脸属性已支持到27个，包含常见属性（表情、男女、年龄）和独有的人脸属性，比如说气质、微表情属性。（微表情指的是人脸基本活动单元的一个激活状态，也叫做一个A，目前微表情除了十一个常见的AU基本能源外，我们根据实际业务中有着强需求的类别，比如吐舌头，翻白眼，嘟嘴，眉毛上升进行处理）微表情指的是人脸基本活动单元的一个激活状态，也叫做一个A，目前微表情除了十一个常见的AU基本能源外，我们根据实际业务中有着强需求的类别，比如吐舌头，翻白眼，嘟嘴，眉毛上升进行处理；在这方面，我们提出了一个创新性工作：利用微表情和数据库中的表情包来自动生成视频中的微表情包数据，具体做法是将库中微表情的一个表情包数据来分别提取人脸的微表情特征与表情包文案同时与长视频中取到的人物微表情素材进行匹配，最后再进行文案迁移，来实现表情包的自动生成，这个方法不仅可用于人脸微表情生成，也已经实际用于卡通人物的微表情生成。
面对这么多人脸数据，如何处理噪声是一项非常艰巨的一个任务。图中是我们有一系列噪声的处理流程，以算法为主，人工为辅，将人脸数据集的噪声比例降到了非常低，使模型精度有较大提升。通过模型量化、剪枝、蒸馏等处理优化模型速度，同时对CPU版本进行定制优化，节省了大量资源。
另外，除了已知ID信息，还要充分利用爱奇艺站内视频资来源获取无标签数据辅助人脸模型训练，下面主要讲一下我们如何利用这些无标签数据进行训练，这个相关工作的论文《利用无标签数据优化人脸识别模型》今年发表于被ICCVWorkshop大会收录。
如果想要所有数据都是已知ID是比较困难的，需要大量人工标注工作，但是获取无标签数据是非常容易的，我们可以获取海量的无标签数据来辅助人脸识别模型训练，主要的一个思路是利用无标签数据填充有标签数据分布的未知区域，使有标签数据分布变得更紧，即有标签数据的分类间隔更大，分类内间隔变紧致，最终获得更好的分类效果，具体做法如下图，令无标签数据得到一个额外的Loss，叠加到之前训练的Loss中，辅助最终的模型训练。
具体模型与算法解读：UnknownIdentityRejection（UIR）Loss
为了利用无标签数据，我们设计了半监督损失函数，UnknownIdentityRejection（UIR）Loss。人脸识别是open-set问题，将开放环境中的人物类别分为两类：有标签类
和无标签类
，
。训练过程中，对于有标签类，每个样本特征需要逼近分类层对应类别的类心向量；对于无标签类，它不属于分类层的任何一个类，模型需要“拒绝”它们，即特征与每个分类层类心距离都足够远。如下图（a），
表示两个分类层类心向量，圆点表示样本特征。图（b）中，加入无标签类
后，为了距离足够远，会使得有标签类别在特征空间上更稀疏，类间距离更大。
对于CNN分类模型，全连接分类层的输出经过softmax后得到
，表示属于各个类别的概率值。然而无标签类别并不属于任何一类，理想情况下应该都足够小，可以通过设置阈值将其过滤，提升库外拒绝率。基于这个想法，问题可以转化成：
上式是多目标最小化问题，可以转化成：
因此得到UIRloss，即：
模型总的loss是有标签类别的loss加上无标签类别的UIRloss：
模型框图如下，无标签数据和有标签数据一起作为输入，经过骨干网络得到特征，全连接层得到输出概率值，根据概率值分别计算
。
实验结果
我们采用MS-Celeb-1M清洗过后的MS1MV2数据集作为有标签数据，包括9万人物类别的5百万图片数据。从网上爬取数据，经过清洗，基本保证与有标签数据较低的重合率，得到约4.9百万张无标签数据。
分别在iQIYI-VID和Trillion-Pairs和IJB-C三个测试集上验证了方法的有效性。测试了四种骨干网络，实验结果说明，加入无标签数据的UIRloss后，模型性能有所提升。由于篇幅原因，IJB-C测试结果只贴了ResNet部分，其他结果可参照论文。
二、多模态技术解读（二）：虚拟人物识别（iCartoonFace）
基于对真实人物识别的多模态技术的初步认识，接下来介绍在虚拟人物识别的技术与经验。虚拟人物识别包含什么？概括来说虚拟人物识别包含卡通、动漫、游戏人物等所有创作出来的虚拟形象。
虚拟人物识别技术遇到的第一个挑战就是数据源问题，无论是图片数量还是人物身份信息数量，对应用到实际业务中来说都是远远不够的，同时这些数据的标注信息质量也不高，需要我们在前期工作中花费大量的时间进行数据清洗与标注工作。目前我们已经积累了大约四万多个角色，近50万张训练图片，标注精度打98%，标注信息包括位置检测框、姿态、性别、颜色等。
数据整理后进行模型训练，训练过程中有一类数据需要特别
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