伊瓢 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 qbitai
商汤最近发了一篇eccv，搞了一个巨大的电影片段数据库。
别担心，商汤可不是准备拍电影，而是提出了新的视频找人方法——也就是，无论一位电影明星演的是青春少女还是白发老人，无论ta露出了正脸还是侧颜，无论影片的镜头明亮鲜丽还是灰黄暗淡，ai都能精确的找到ta，ta的正脸、身姿和背影。
除了统计电影明星的出镜率，视频找人最主要的作用是抓罪犯，比如我国知名除暴安良艺术家张学友老师（的演唱会上的警察用的ai）就十分擅长这个技能。
像演唱会这种公共场合，无数摄像头采集下了现场几乎所有的场景，而出没在演唱会的犯罪嫌疑人也难逃一拍，如果ai找到视频中犯罪嫌疑人的脸，警察叔叔可以当场迅速出动，拿下这名犯罪嫌疑人。
不过，研究人员并不认得那么多逃犯，也不能从警察叔叔那里要监控视频，于是，他们机智的想到了电影明星——创建了一个名为cast search in movies（csm）的数据集，其中包含来自192部电影、1218个演员的12.7万个片段，所有片段的标识都是手动注释的，并且每个演员身份还附带参考照片。
△ 请自行辨认csm数据集里的他们是谁
数据集中包含每位演员在多部电影里出演的角色。如果一部电影的角色太多，就只保留10个最主要的角色。
整体来看，比较一下其他数据集，csm至少在数量上十分领先了，还可以执行搜索任务。
不过，由于数据库是电影明星和电影中的角色，现代电影工业复杂的服化道系统可能要把这个ai刁难一下了，毕竟，化妆技术可以把30岁的演员变成16岁的小萝莉，也能变成50岁的老阿姨。
△ “坚强女主”vs“恶毒贵妃”竟然是同一个人？
所以，要如何保证ai可以识别出这些和真人相貌差别巨大的角色呢？需要用到竞争共识（competitive consensus）的方法。
上面这张图，展示了竞争共识和传统的现行扩散方法在标签传播上的差异。
图中（左侧）展示了神经网络的四个节点，旁边的数字是它们的概率向量。我们需要从左侧节点向右侧节点传播标签，但是还有两个邻居节点是噪声。
右边是线性扩散和竞争共识的计算过程。可以看到，在噪声很多的图中，以传播最确信信息为目标的竞争共识更健壮。
竞争共识处理的结果不错，已有的跨视频搜索人物的方法，map最高为42.16％，而本篇论文中的新方法将map提高到了62.27％。
同一演员扮演的角色，无论正面、侧面还是反面，无论扮靓还是扮酷，该系统都成功的把他们认了出来。
比如，在《复仇》中饰演victoria grayson的女演员玛德琳·斯托：
数据集中，不管是正脸：
还是挡脸，都可以识别出来。
甚至背影都能认出来。
这篇论文的三位作者中，除了大家熟悉的商汤科技联合创始人林达华大牛之外，一作是林达华的学生，香港中文大学-商汤科技联合实验室的博士生黄青虬；二作是商汤科技研究院高级研究员刘文韬。
person search in videos with one portrait through visual and temporal links
qingqiu huang, wentao liu, 林达华
arxiv:
https://arxiv.org/abs/1807.10510
github:
https://github.com/hqqasw/person-search-ppcc
— 完 —
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