為了治好你的臉盲，這家表情包網站開源了一個明星識別器

郭一璞 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

小鮮肉太多，讓人分不清，需要AI替我識別，這又是誰家的愛豆。

現在，有一家公司來拯救臉盲了，不是你熟悉的矽谷/後廠村大公司，而是一家動圖表情包網站：GIPHY。

GIPHY開源了一個表情包識別器，可以分清楚超過2300個名人，而且它識別的還是動圖，準確率超過98%。

這效果，可以的

良心的是，GIPHY不僅把這個工具開源了，而且還直接用在了自己的網站上，不是Demo，已經是成品。

那我們來測驗一下這個功能好不好用~

第一張，泰勒·斯威夫特，傳上去試試效果

認出來了，匹配度84.92%。

換個人，安妮·海瑟薇~

這次認還是認出來了，就是AI心裡不太有譜，它的把握不到6成，甚至還覺得可能是另一個妹子。

我們加大難度，看艾瑪·沃森這張魔性的動圖能不能認出來。

Emma覺得不行

笑成這樣，估計識別起來有點難了吧？

還真是，AI雖然認出來這是Emma，但是，它覺得還有4個妹子笑得跟Emma一樣魔性

另外，這個AI還對一位明星表現出了迷之鐘愛：

赫本的匹配度，高達100%

這讓人懷疑AI的心理年齡……

模型原理

模（mei）型（zi）測評就先到這裡了，我們來看看這個模型是怎麼訓練出來的。

擺在GIPHY團隊里的第一個問題，就是識別誰，以及用什麼數據集。

作為一個表情包網站，秉持著自己動手豐衣足食的精神，先把自己家的熱搜TOP 50000盤點了一下，找到了裡面的所有人名，接著又用同樣的方法去Facebook、Twitter等網站搜了一遍，湊齊了一個2300多名人的人臉資料庫。

識別的過程則包括兩部分，第一部分是人臉檢測，使用MTCNN（arxix: 1604.02878）預訓練模型來找動圖中所有幀里的人臉；第二部分是人臉識別，用前面的那個DIY的數據集在基於Resnet-50的深度卷積神經網路上訓練，以識別MTCNN模型發現的每一張人臉。

最後，還需要對人臉進行聚類，給出預測結果。

模型訓練完成後，在Labeled Faces in the Wild數據集上的準確度達到了96.8%。之後GIPHY還做了一個眾包驗證集，在這個驗證集上的準確度達到了98%，覆蓋度達到75%。

最後，這個模型已經在GitHub上開源了，如果想自己用的話，需要Python 3.6及以上的版本，用Linux的話則需要安裝好libsm，libxext，libxrender。

進入下面傳送門體驗一下吧~

傳送門

在線使用

https://celebrity-detection.giphy.com/

開源地址

https://github.com/Giphy/celeb-detection-oss

—完—

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