【大熊猫】熊猫可用人脸识别？大熊猫迎来熊生高光时刻，以后终于可以认清我了
白交 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
大家好 ， 一开始看到这个研究的时候 ， 我的表情是这样的： 
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嗯？大熊猫？大熊猫不都是长得一样吗？……一样的可爱！（满满的求生欲）
然而再一细看 ， 我发现这个研究对对熊猫脸盲症患者 ， 太友好了 。
以后再也不用担心认不清熊猫了 。
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这项神奇的技术 ， 就是：大熊猫识别 。
也就是将人脸识别技术运用到了大熊猫身上 。
最近 ， 中国大熊猫大学——西华师范大学大熊猫研究团队 ， 发表了关于该方向的系列论文 。
其中一篇名为“利用深度学习技术进行动物个体识别：以大熊猫为例 。 ”研究了大熊猫个体识别的技术问题 。
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熊猫脸识别？
论文核心 ， 是采用深度学习技术 ， 以一种基于CNN的人脸识别模型来识别大熊猫 。
并且 ， 目前已成功建立大熊猫面部识别网络 。
我感觉 ， 以后都是飘着去看大熊猫的（指点江山状） 。
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这项研究主要两大亮点：
数据集是来自四川3个基地的圈养大熊猫 。 通过数码相机与手机拍摄大熊猫的多样特征 。 尤其需要较清晰的获取其面部特征 ， 特别是在进食、休息、嬉戏这些特定的动作捕捉 。 最终是由6位学生、用时7天拍摄了近6.5万张样本照片 。 （这种科研的努力劲儿 ， 确实令人佩服 。 ）
“熊脸识别”率高达95%：经过漫长的数据的筛选与识别网络的调试 ， 目前识别率可以达到95% 。
该研究团队的张晋东教授表示 ， 前后对于技术的攻关花费了约半年时间 ， 最终这才有了识别模型的成功与如此高的识别率 。
当然这其中 ， 离不开来自数学与信息学院郑伯川教授团队的支持 。
一个负责熊猫数据采集 ， 一个负责识别技术 。 通力合作 ， 才有如今结果 。
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如何实现？
跟许多深度学习技术的模式一样 ， 这项工作主要分为三个步骤：数据收集——模型训练——模型验证 。
首先第一步 ， 在上文中也提到 。 就是收集来自3个基地的25只圈养大熊猫的图像 。
拍照的时候呢 ， 要离大熊猫至少5米远 ， 以免打扰到它们 ， 然后利用手机或相机的变焦功能来获取熊猫面部的照片 。
大熊猫的脑袋向上向下或者倾斜的角度最好不能大于30° ， 因为这样拍出来的照片质量不好 。 注意到这点之后 ， 在筛选一些面部表情丰富 ， 特定姿态的照片就作为数据集啦 。
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第二步呢 ， 对模型的训练
本研究使用的识别网络是VGGNet ， 它是一种卷积神经网络 。
VGGNet由5个卷积模块 ， 3个全连接层和一个软-max连接层组成 。
此次数据集有65000张大熊猫面部图像 ， 平均每只4300张 。 将其中39000张照片作为训练集 ， 19500张用来验证 ， 以及6500张照片作为模型的校准 。
对于模型训练 ， 他们使用了Tensorflow工具箱 ， 利用GPU NVIDIA Quadro P5000（16GB）进行训练 。
为了加快识别网络的收敛速度 ， 解决深度网络的不稳定梯度问题 ， 他们采用了Xavier初始化方法 。 初始批量大小设置为128 ， 学习率设置为0.001 。
最后 ， 在25万次迭代之后停止训练 。
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接着 ， 我们来到了最后一步 ， 就是模型验证 。
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