想尋找心儀的圖片素材，可以像“神筆馬良”一樣“所畫即所得”；偶然看到一段感興趣的視頻，只要幾秒鐘就能找到原版鏈接；通過人臉特征定位，你還可以在游戲或虛擬世界中塑造出屬于自己的“阿凡達(dá)”……這些令人激動(dòng)的場(chǎng)景，原本要在童話或是科幻電影中才能出現(xiàn)。然而在微軟亞洲研究院技術(shù)研究人員的努力之下，這些夢(mèng)想正在一步一步變成現(xiàn)實(shí)。下面就請(qǐng)大家跟隨CHIP的腳步，一起走進(jìn)微軟亞洲研究院體驗(yàn)這些酷技術(shù)吧。

所畫即所得的“神筆馬良”

草圖搜索：畫線條，找圖片

自從邁入了互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，“搜索”就成為了人們工作和生活中最常見的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用之一。然而與簡(jiǎn)單易行的文本搜索相比，如何對(duì)圖片甚至視頻等多媒體內(nèi)容進(jìn)行搜索，一直是擺在技術(shù)人員面前的一大難題。

目前的商用圖像搜索方法，主要有基于關(guān)鍵字的圖像搜索和以圖找圖的搜索。而另一項(xiàng)仍處于初步研究階段的草圖搜索技術(shù)，則是使用充滿不確定性和創(chuàng)造力的線條作為檢索入口。通過草圖搜索技術(shù)將繪畫和搜索創(chuàng)造性地結(jié)合，身處大數(shù)據(jù)時(shí)代的用戶就能運(yùn)用手繪的線條圖在海量的圖片中找到與之相似的圖像。在智能手機(jī)、平板電腦等移動(dòng)智能終端設(shè)備非常普及的今天，用戶不僅可以通過它們?nèi)ヅ臄z照片、視頻，甚至還能夠在上面進(jìn)行繪圖。因?yàn)槟壳昂芏嘀悄茉O(shè)備都已經(jīng)采用了觸摸屏。這就允許用戶去在移動(dòng)智能設(shè)備屏幕上畫一些線條，然后基于線條來檢索圖像。

在草圖搜索任務(wù)中，計(jì)算機(jī)主要面臨特征表示、特征匹配和建立索引結(jié)構(gòu)三大難題。

特征表示：把手繪的線條圖和數(shù)據(jù)庫(kù)中的圖像都轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)能夠“認(rèn)識(shí)”的表示，即一組或若干組數(shù)字，這就是特征表示。我們需要找到有效的特征表示，使得同一類的物體盡可能有相似的特征，而不同類別物體的特征盡可能不同。

特征匹配：根據(jù)特征表示方法定義合理的度量來匹配所畫線條圖與數(shù)據(jù)庫(kù)中圖像的特征，可得出二者的相似度?；谶@個(gè)相似度，我們就可以把與手繪線條最相似的圖像排在前面，并返回給用戶。

建立索引結(jié)構(gòu)：在數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)以千計(jì)算時(shí)，我們可以一張張地比較得到相似度。但是當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模上升到百萬(wàn)甚至千萬(wàn)級(jí)別時(shí)，如何建立有效索引結(jié)構(gòu)使系統(tǒng)在極短時(shí)間內(nèi)返回搜索結(jié)果，便成為了一個(gè)重要問題。

除了將線條作為類似搜索關(guān)鍵詞這樣的特征之外，色彩信息同樣也可以作為圖像的特征。因此通過這些特征表示進(jìn)行匹配，就可以逐一將用戶繪制的草圖與數(shù)據(jù)庫(kù)中的每一個(gè)圖像進(jìn)行比對(duì)。而有效的搜索技術(shù)和索引結(jié)構(gòu)可以快速地從海量數(shù)據(jù)中找到相匹配的圖像，并返回給用戶進(jìn)行選擇。

譬如，如果用戶想找埃菲爾鐵塔的話，就可以在畫圖的時(shí)候添加一些顏色，譬如想找有著藍(lán)天背景的圖片，可以在鐵塔線條旁邊加一些藍(lán)色，如果需要的話還可以在鐵塔下方加上綠色的草坪。

微軟將這項(xiàng)圖形搜索技術(shù)命名為“Magic Brush”，并且還為其賦予了一個(gè)極具中國(guó)韻味的中文名——“神筆馬良”。顯然這一靈感來自于大受歡迎的國(guó)產(chǎn)動(dòng)畫片《神筆馬良》。雖然它還無(wú)法做到像馬良的神筆那樣神通廣大，畫什么就有什么，但是用戶卻可以借此技術(shù)從海量的圖片數(shù)據(jù)中找到最貼近自己需求的東西。

據(jù)悉，微軟亞洲研究院目前已經(jīng)為“神筆馬良”項(xiàng)目構(gòu)建了一個(gè)超過600萬(wàn)張圖片的數(shù)據(jù)庫(kù)，而另一個(gè)還沒有添加顏色信息的數(shù)據(jù)庫(kù)，更是存有大約15億張圖片。有了如此龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)，不論是幫助人們尋找圖片，還是幫助兒童學(xué)習(xí)繪畫，又或是幫助設(shè)計(jì)師精確尋找素材，都可以提供更好的搜索體驗(yàn)。

幾秒鐘找到心儀視頻

高精度的移動(dòng)視頻搜索

微軟多媒體搜索研究的范圍并不僅僅局限于圖片，人們通過隨身攜帶的智能手機(jī)拍攝視頻，也能夠進(jìn)行相關(guān)的多媒體搜索。譬如用戶在任何場(chǎng)合看到感興趣的視頻時(shí)，都可以用手機(jī)進(jìn)行拍攝，然后通過微軟的多媒體搜索程序點(diǎn)擊一下，就能識(shí)別出視頻的來源，甚至提示用戶剛才拍攝片段所在的時(shí)間點(diǎn)。

舉例來說，當(dāng)你偶然在某個(gè)屏幕上看到一段視頻，覺得這段影像很有趣，就可以直接掏出手機(jī)拍攝一小截片段，通過微軟的“Mobile Video Search”移動(dòng)視頻搜索在數(shù)據(jù)庫(kù)或云端上找到正在看的這段視頻，然后分享給家人或朋友。而親朋好友在點(diǎn)擊你剛才分享的鏈接時(shí)，就能直接看到網(wǎng)上云端的視頻。

移動(dòng)視頻搜索的速度究竟有多快？據(jù)微軟研究人員介紹，用戶在錄制視頻的時(shí)候，每一秒都會(huì)傳遞一些特征信息，從第5秒開始就會(huì)根據(jù)匹配程度的高低陸續(xù)返回檢索結(jié)果。在返回結(jié)果的同時(shí)，搜索引擎仍然在把進(jìn)一步的視頻特征信息傳遞給云端，一旦發(fā)現(xiàn)用戶看到的視頻信息出現(xiàn)新變化，會(huì)立即提供相似度更高的視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)修正，從而為用戶提供更好的搜索體驗(yàn)。目前就搜索精度而言，這項(xiàng)技術(shù)在10s內(nèi)的精確度能夠達(dá)到90%，如果換成時(shí)間更短的5s，也能提供70%～76%的精確度。

移動(dòng)視頻搜索的原理及應(yīng)用

與基于文字的搜索相比，視頻、圖片等多媒體文件的體積往往非常龐大，譬如光是一分鐘視頻所包含的數(shù)據(jù)量就非?？捎^。這也給視頻搜索帶來了很大的難題。另外一個(gè)需要克服的難點(diǎn)，就是用戶看到視頻可以大體明白其內(nèi)容，但是目前的計(jì)算機(jī)還無(wú)法做到，這被稱為“語(yǔ)義鴻溝”，也是多媒體分析、多媒體檢索中最大的難題。

微軟移動(dòng)視頻搜索技術(shù)的工作原理，是同時(shí)利用視頻信息、影像信息和語(yǔ)音信息的特征，每隔一秒提取一次關(guān)鍵信息進(jìn)行比對(duì)。同時(shí)其后臺(tái)有一個(gè)非常有效的索引機(jī)制，可以通過這些信息來幫助系統(tǒng)快速查找與用戶拍攝視頻相似度非常高的視頻版本。其提供的搜索結(jié)果會(huì)依照相似度的高低進(jìn)行排列，相似度最高的視頻會(huì)排在其他視頻前面。這樣即使網(wǎng)上有多個(gè)經(jīng)過編輯的視頻版本，與用戶所拍攝視頻最接近的也會(huì)排到第一位，當(dāng)然用戶也可以根據(jù)自己需求查閱后面的不同版本。

對(duì)于普通消費(fèi)者來說，在智能手機(jī)已經(jīng)非常流行的今天，用手機(jī)拍攝視頻已經(jīng)是很常見的應(yīng)用。譬如在電影院里，又或者是在廣場(chǎng)的大屏幕上看到一段視頻，如果感興趣就可以用移動(dòng)視頻搜索技術(shù)找到這個(gè)視頻回家繼續(xù)看，還可以把信息分享給朋友。因此這項(xiàng)技術(shù)既可以作為手機(jī)上的一項(xiàng)應(yīng)用，也可以作為與手機(jī)相機(jī)相關(guān)的應(yīng)用。

顯而易見的是，微軟多媒體搜索技術(shù)的出現(xiàn)，不僅逾越了多媒體文件和文本文字之間的鴻溝，而且還構(gòu)建了非常有效的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)。事實(shí)上，早在2000年甚至是上個(gè)世紀(jì)九十年代，學(xué)術(shù)界就對(duì)類似的多媒體搜索技術(shù)進(jìn)行了密集研究，并涌現(xiàn)出了許多的技術(shù)原型。而微軟所展示的這兩項(xiàng)圖片與視頻搜索技術(shù)是最新的，也是相關(guān)領(lǐng)域最好的。

人臉特征定位

快速高精度的人臉對(duì)齊

在一臺(tái)筆記本電腦面前，微軟的人臉特征定位軟件僅僅通過普通的攝像頭，就成功地捕獲了鏡頭前每一位觀眾包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴等在內(nèi)的數(shù)十個(gè)臉部特征點(diǎn)，而且始終保持著非常高的幀數(shù)。此外用戶還可以根據(jù)自己的實(shí)際需要，來確定抓取特征點(diǎn)的個(gè)數(shù)。

這一過程大致分為兩個(gè)步驟：第一步是局部學(xué)習(xí)，因?yàn)槲覀円R(shí)別各個(gè)人臉的特征點(diǎn)，為了能更好地定位特征點(diǎn)的位置，就要先在這些特征點(diǎn)的周圍選取有利于判斷點(diǎn)真實(shí)位置的特征。這樣我們就需要收集大量數(shù)據(jù)并通過一些機(jī)器學(xué)習(xí)和算法，讓算法自動(dòng)挖掘數(shù)據(jù)找到對(duì)定位有用的特征。

由于第一步局部學(xué)習(xí)并沒有整合全局信息，所以第二步就是用全局線性回歸的方式，把局部信息都整合在一起，然后做一個(gè)整體的學(xué)習(xí)來估計(jì)所有特征點(diǎn)的位置。這樣一方面可以整合全局信息，另一方面系統(tǒng)表現(xiàn)也會(huì)更加穩(wěn)健。因?yàn)榫植考?xì)節(jié)難免有各種各樣的小錯(cuò)誤，但如果從全局著眼，就可以利用全局信息來糾正局部小錯(cuò)誤，從而達(dá)到最優(yōu)效果。

綜上所述，該技術(shù)最核心的就是通過算法的不斷優(yōu)化，研究怎么找點(diǎn)、怎么找得更準(zhǔn)確、怎么找得更快。目前就精確率而言，單獨(dú)采集特征點(diǎn)的時(shí)候，一般情況下誤差大概在4%～5%這樣一個(gè)較低的水平。但是在整合全局信息之后，誤差還可以被控制在更小的范圍。

人臉特征定位的應(yīng)用前景

看到這里，也許有讀者朋友很快想到了美顏相機(jī)。沒錯(cuò)，既然這項(xiàng)技術(shù)能夠輕松制作出像史萊克、阿凡達(dá)這樣的虛擬人物，那么對(duì)攝像頭輸出的人臉影像來一個(gè)實(shí)時(shí)“美顏視頻”，當(dāng)然更是不在話下。實(shí)際操作也證明，不管是美白、磨皮、大眼還是瘦臉，通過這項(xiàng)技術(shù)都可以輕而易舉地實(shí)現(xiàn)。不過這也讓筆者產(chǎn)生了一點(diǎn)小小的擔(dān)憂：如今大家都說照片信不過，以后豈不是連視頻也信不過了？

除了拍特效電影和美顏等娛樂應(yīng)用，人臉特征定位當(dāng)然還有更加廣闊的用武之地。譬如在虛擬現(xiàn)實(shí)的游戲中用自己的表情塑造虛擬人物，在安防監(jiān)控中大顯身手，建立人臉數(shù)據(jù)庫(kù)從而大大提高機(jī)場(chǎng)、海關(guān)的工作效率，甚至可以應(yīng)用在醫(yī)療圖像的組織切片定位等等。