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深度 | 张正友:计算机视觉的三生三世 | CCF-GAIR 2019

人工智能 作者:dicksonjyl560101 时间:2019-07-18 17:15:16 0 删除 编辑


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深度 | 张正友:计算机视觉的三生三世 | CCF-GAIR 2019

今年是中国人工智能四十年,在这四十年间发生了很多事情,听听张正友博士讲一讲计算机视觉的前世、今生和可能的未来。


文 | 汪思颖


AI 科技评论按: 7 月 12 日-7 月 14 日,2019 第四届全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR 2019)于深圳正式召开。峰会由中国计算机学会(CCF)主办,雷锋网、香港中文大学(深圳)承办,深圳市人工智能与机器人研究院协办,得到了深圳市 政府 的大力指导,是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流博览盛会,旨在打造国内人工智能领域极具实力的跨界交流合作平台。


7 月 12 日,腾讯 AI Lab & Robotics X 主任,ACM Fellow, IEEE Fellow, CVPR 2017 大会主 席张正友博士为 CCF-GAIR 2019 主会场「AI 前沿专场」做了题为「计算机视觉的三生三世」的大会报告。以下为张正友博士所做的大会报告全文,感谢张正友博士的修改与确认。


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大家好!非常感谢雷锋网的邀请,让我有这个机会给大家做个分享。今年是中国人工智能四十周年,在这四十年间发生了很多事情,雷锋网让我跟大家讲一讲计算机视觉的前世、今生和可能的未来。其实这个报告应该由我的好朋友香港科技大学权龙教授来讲,他比我早一年出国,而且他现在还在港科大潜心研究计算机视觉。我这些年间,还有好多年在做语音处理和识别、多媒体处理和机器人,所以我在计算机视觉上的研究史还不算很长。不过权龙教授有事没法参加,我只能滥竽充数,给大家讲讲计算机视觉的一些故事。


雷锋网找我是听说我开始研究计算机视觉比较早。我  198 5 年浙大本科毕业, 198 6 年去法国,参与研发了可能是世界上第一台用立体视觉导航的移动机器人。


图像处理

198 6 年其实发生了很多事情, 198 6 年是我第一次参加国际会议,是在巴黎召开的 ICPR(世界模式识别大会)。在这次大会上,我碰到了复旦大学的吴立德教授,他带领了一支中国的代表团,并在会上做了一场大会报告,介绍了中国在模式识别上的研究现状,他们准备申请  198 8 年的 ICPR 在中国召开。

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这里需要提到一个关键性的人物,那就是普渡大学的傅京孙教授,他是模式识别领域的鼻祖。他是 19 73  年第一届 ICPR 的主 席,1976 年创建了 IAPR,1978 年创刊了 IEEE TPAMI,并担任第一届主编。本来他是支持  198 8 年 ICPR 在中国召开的,但不幸的是  198 5 年他去世了,所以  198 8 年的申请没有成功。如果  198 8 年 ICPR 能在中国召开,也许中国在模式识别和计算机视觉上的发展会更提前。当然历史没有如果。ICPR 在中国的召开等到了三十年以后,2018 年在谭铁牛院士的带领下,ICPR 第一次在中国召开。

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198 6 年还有一个很重要的事件,就是我的法国学长马颂德回国,他创立了 NLPR(国家模式识别重点实验室)。NLPR 创立之后,吸引了大批国外的学者回国,同时邀请了很多国外的访问学者,中国计算机视觉领域开始与国际接轨。当然马颂德是中国科技界重要人物,后来担任科技部副部长。 199 7 年他还创立了中法联合实验室,这个实验室一半的研究人员都是法国人,这在中国也是一个壮举。


提到计算机视觉,离不开一个标志性人物,MIT 的教授 David Marr。19 79  年,刚好 40 年前,他提出了视觉计算的理论框架。Marr 的理论框架有三个层次,从计算什么,到如何表达和计算,到硬件的实施。


具体到三维重建,Marr 认为从图像要经过几个步骤,第一个步骤叫 primal sketch,也就是图像处理,比如边缘提取。所以到八十年代中叶,计算机视觉的主要工作是图像处理。最有名的工作可能是  198 6 年 MIT 一个硕士生发表的 Canny 边缘检测算子,基本上解决了边缘提取的问题。如下图所示,左边是原始图像,右边是检测出的边缘。


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那时候还有一个比较有名的工作是华人科学家沈俊做的,他那时在法国波尔多大学。他比较了不同的算子。他的算子在有些图像方面要比 Canny 检测器要好。所以到了八十年代中叶,当我留学法国的时候,图像处理已经做的差不多了。


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立体视觉及三维重建

幸运的是,几何视觉刚开始兴起。有两位代表人物,一位是法国的 Olivier Faugeras,他是我的博士导师,另一位是美国的 Thomas Huang,我们叫他 Tom。他们是好朋友,还一起写过文章。我  198 7 年就认识 Tom,他对我有非常大的帮助。他培养了 100 多位博士,包括不少活跃在中国学术界和工业界的计算机视觉专家,他对中国计算机视觉的贡献是非常巨大的。


我很荣幸师从 Olivier Faugeras,参与开发了世界上第一台用立体视觉导航的移动机器人。 198 8 年我的第一个研究成果发表在第二届 ICCV 上,右边是在美国 Florida 开会的一张照片。那时候计算机视觉还没有红火,那届 ICCV 大概只有 200 个参会者,华人就更少了,大概只有我,权龙,还有 Tom 的学生翁巨扬。我在博士期间围绕三维动态场景分析做了不少工作, 199 2 年把这些整合成一本书发表。


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现在我想举一个简单的例子,不定性的建模和计算,希望通过下面这一页 PPT 你们就能明白什么是三维计算机视觉。


这里需要用到概率与统计,这非常重要,但现在做视觉的人往往忽略了。下面两条线代表了两个图像平面。左边图像上一个白点对应右边图像上一个白点。每个图像点对应空间一条直线,两条直线相交就得到一个三维点,这就是三维重建。同样,左边图像的黑点对应右边图像的黑点,两线相交得到一个三维点。但是图像的点是检测出来的,是有噪声的。我们用椭圆来代表不定性,那么图像的一个点就不对应一条线了,而是一个椎体。两个椎体相交,就代表了三维重建的点的不定性。这里可以看到,近的点要比远的点精确。当我们用这些三维重建点的时候就需要考虑这些不定性。比如当机器人从一个地方移动到另一个地方,需要估计它的运动时就必须考虑数据的不定性。


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90 年代初我提出了 ICP 算法,通过迭代点的匹配来对齐不同的曲线或曲面。这个算法也用在很多地方。我们现在经常听到的 SLAM,它其实就是我们以前做的从运动中估计结构,三维重建,不定性估计,ICP。事实上,SLAM 在 90 年代初理论上已经解决了。


199 5 年我提出了鲁棒的图像匹配和极线几何估计方法,同时把程序放到网上,大家都以此作为参照。这可能是世界上第一个,至少是之一,把计算机视觉的程序放到网上让别人用真实图像来测试的。所以这个算法那时候就成为计算机视觉的通用方法。


199 8 年我提出了一个新的摄像机标定法,后来大家都称它为「张氏方法」,现在它已经在全世界的三维视觉、机器人、自动驾驶上普遍应用,也获得了IEEE Helmholtz 时间考验奖。


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199 8 年我和马颂德对日益成熟的几何视觉做了总结,作为研究生教材由科学出版社出版。


199 8 年还发生了很多事情,一个是 MSRA(微软亚洲研究院)的成立,一个是腾讯公司的成立。这两家看似无关的机构其实对中国计算机视觉的发展,对中国人工智能的发展,起了不可估量的作用。MSRA 给中国带来了国际先进的研究方法和思路,培养了一大批中国的优秀学者,同时也请了一些国外的研究学者来到中国。腾讯促进了中国互联网的发展,因为有互联网,中国研究人员能够几乎实时地接触到国际最顶尖的研究成果。所以这两个结合,对中国人工智能领域的发展起到了很大的作用。


中国计算机视觉界一个重要的标志性事件是 2005 年 ICCV 在北京召开,马颂德和 Harry Shum 担任大会主 席,这标志着中国计算机视觉的研究水平已经得到国际的认同。我也很荣幸地从 Tom Huang 前辈手中接过 IEEE Fellow 的证书。


深度学习的崛起

可能几何视觉的理论已经比较成熟了,90 年代末,计算机视觉的研究开始进入物体和场景的检测和识别,主要方法是传统特征加上机器学习。


那时候我做几何视觉做了很长时间, 199 7 年,我也开始尝试,开发了世界上第一个用神经网络来识别人脸表情的系统,用的特征是 Gabor  小波 。虽然 20 多年前就开始人脸表情识别,但那时数据太少,一直到 2016 年我们才在微软把人脸表情识别技术商业化,在微软的认知服务上,大家都可以调用。


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在传统特征加机器学习的年代,需要提一下一个里程碑的工作,那就是 2001 年的 Viola-Jones Detector。通过 Harr 特征加级联分类器,人脸的检测能够做得非常快,在 20 年前的机器上就能做到实时。这对计算机视觉产生了很大的影响。此后的循环是一波一波的新数据集推出,加一波一波的算法刷榜。


2009 年一个叫 ImageNet 的数据集出现了,这是斯坦福大学李飞飞团队推出的,这个数据集非常重要,它的意义不在于这个数据集很大,而在于几年后催生了深度学习时代。


2012 年,Geoffrey Hinton 的两个学生开发了 AlexNet,用了 8 层神经网络,6 千万参数,误差比传统方法降了十几个百分点,从 26% 降到 15%,从此开启了计算机视觉的深度学习时代。这个 AlexNet 结构其实和  198 9 年 Yann LeCun 用于手写数字识别的神经网络没有很大区别,只是更深更大。


由于 Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, Yann LeCun 对深度学习的贡献,他们共同获得了 2018 年的图灵奖。这个奖他们当之无愧。要知道 Geoffrey Hinton  198 6 年就提出了 backpropagation,坐了 25 年的冷 板凳


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在深度学习时代还有一个里程碑的工作,2015 年,微软亚洲研究院的何恺明和孙剑提出 ResNet,用了  152  层神经网络,在 ImageNet 测试集上的误差比人还低,降到了 4% 以下。


我在深度学习领域也有一点贡献。2014 年我和 UCSD 的屠卓文合作,提出了 DSN(Deeply- Supervised Nets)深度监督网络,虽然影响没有 ResNet 大,但也有近一千次引用。我们的想法是直接让输出监督中间层,使得最底层尽可能最大逼近要学习的函数,同时也缓解梯度「爆炸」或「消失」。


刚刚过去的 CVPR2019 可以被称为是华人的盛典,在组织者里面有很多华人面孔,包括大会主 席朱松纯、程序委员会主 席华刚和屠卓文。在五千多篇投稿中,40% 来自大陆,最佳论文奖和最佳学生论文奖的第一作者也都是华人。所以中国的计算机视觉能力还是很强的,这一点值得骄傲。


计算机视觉的研究要回归初心

现在让我们回顾一下计算机视觉研究的演变,从最初的图像处理、立体视觉与三维重建、物体检测和识别,到光度视觉、几何视觉和语义视觉,到现在的深度学习打遍天下。这是让我担忧的。深度学习有很多局限性。


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我认为接下来应该要回归初心,让光度视觉、几何视觉和语义视觉紧密结合起来,同时注入常识和领域知识,和语言进行多模态融合,通过学习不断演变。


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我们腾讯 AI Lab 在这方面也开始做了一点点工作。比如我们的看图说话项目能够用语言描述一张照片的内容,2018 年 1 月,我们上线  QQ  空间 app 让视障用户「看到」图片。


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我们还整合了计算机视觉、语音识别和自然语言处理技术,开发了一个虚拟人产品,探索多模态人机交互,赋能其他场景,助力社交。我们还开发了二次元的虚拟人来做游戏解说,它能实时理解游戏场景并将它描述出来。


那么现在的人工智能真的智能吗?想象一下,如果一个人想要盖住你的眼睛,你会怎么做?我是会躲开的。但是从我刚才播放的视频中可以看到,现在的监控系统显然没有这样的举止。现在的人工智能只是机器学习:从大量的标注数据去学习一个映射。


什么是真正的智能?我想目前还没有定论,而且我们对我们自己的智能还没有足够的了解。不过我很认同瑞士认知科学家 Jean Piaget 说的,智能是当你不知道如何做的时候你用的东西。我认为这个定义是非常有道理的。当你无法用你学到的东西或天赋去面对时,你动用的东西就是智能。如何去实现有智能的系统呢?可能有很多条路,但我认为一条很重要的路是需要把载体考虑进去,做有载体的智能,也就是机器人。

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在机器人领域,我提出了 A2G 理论。A 是 AI,机器人必须能看能听能说能思考,B 是 Body 本体,C 是 Control 控制,ABC 组成了机器人的基础能力。D 是 Developmental Learning,发育学习,E 是 EQ,情感理解、拟人化,F 是 Fle xi ble Manipulation,灵活操控。最后要达到 G,G 是 Guardian Angel,守护天使。

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腾讯做了三款机器人:绝艺围棋机器人、桌上冰球机器人,还有机器狗。可以为大家展示机器狗的视频,机器狗具备感知系统,能够绕开障碍物,看到悬空的障碍物能匍匐前进,看到前面一个人能蹲下来看着人。

我的报告就到这里,腾讯的 AI 使命是 Make AI Everywhere,我们一定会善用人工智能,让人工智能造福人类,因为科技向善。谢谢大家。


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行万里路,读万卷书,阅无数人。 吃货一枚,爱吃湘菜,川菜,粤菜与杭帮菜,尝遍天下美食。 摄影爱好者,游遍名川大山,江河胡海,赏遍人间春色。 爱看影,尤其是港片,好莱坞大片。英文名:DicksonJin, 网名:风一样的BOY。精通SAP供应链咨询。2017年开始研习人工智能。

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