你知道嗎？現在連機器人都能「讀心」了！劍橋大學教授設計出智慧機器人原型「Charles」，可以讀取並辨識人類臉部的微妙表情，藉此判斷這個人的情緒像是生氣、傷心。Charles還被設計成人類的臉，它可以模仿人類的表情，優雅、憤怒都難不倒它。
以深度學習為基礎的臉部辨識技術，最主要的應用場景像是機場的安全、出入管制。如機器人購物助手原型機「Spod」，則是用臉部辨識判斷客戶的年齡與性別，推薦消費者最適合的產品。而Charles是採用AI的複雜機器人，可以用在許多應用領域，包括陪伴、健康診斷以及緊急處置等。
然而，為了快速運算人類臉部的複雜表情，智慧機器人必須像人類一樣即時反應，因此AI技術必須直接在機器人端做邊緣運算，機器人才能表現得更加自然。
MegaFace Challenge百萬人臉辨識競賽
要如何測試科技廠商開發出來的臉部辨識到底有多厲害呢？全球第一個測試百萬人臉辨識演算法的競賽，就是美國華盛頓大學的「MegaFace Challenge」，就連Google、騰訊、微軟、三星等全球知名科技廠商都相繼投入此兵家必爭之地。
MegaFace Challenge競賽提供各式各樣角度、性別、年齡的人臉，邀請臉部辨識開發廠商用這個100萬張圖片的大型資料庫測試他們的演算法，從中尋找出同一個人不同的圖片。最特別的是，其中還包括10到100萬個「干擾影像」，例如其他人的臉孔，或AI訓練誤判為臉孔的相片，用來測試廠商的臉部辨識演算法到底有多精準。
這個競賽極為嚴苛，Google和騰訊等其他公司的臉部辨識演算法在較小型的資料集上獲得了90％的高識別正確率。但隨著干擾影像的數量增加，各家演算法的表現也逐漸低落。
MegaFace Challenge競賽以大型資料庫測試臉部辨識演算法的正確度。資料來源：華盛頓大學。
CyberLink臉部辨識率超過98.4％
訊連科技（CyberLink）是臉部辨識領域的佼佼者，CyberLink的「FaceMeTM」AI臉部辨識引擎，完全在邊緣裝置運行時，可獲得超過98.4%的正確率，表現甚至可超越Google和騰訊。CyberLink在MegaFace Challenge競賽中名列前二十，也成為台灣AI臉部辨識引擎的第一。
FaceMe是專為臉部辨識引擎所設計的跨平台軟體開發套件(SDK)，可分析年齡、性別以及情緒。
CyberLink的FaceMe臉部辨識引擎可讓開發者判讀人的年齡、性別以及情緒。（資料來源：CyberLink）
CyberLink行銷主管Steven Lien表示，包括AWS、Google和Microsoft在內的多數臉部辨識解決方案，都在雲端中運作。然而，採用雲端技術的臉部辨識不適合特定情境，例如用在門禁安全系統，會讓使用者等待過久，「當您走到系統前，可能需要等待20到30秒，才能將影像或影片上傳至雲端，並將臉部辨識的結果送回本地裝置。」
臉部辨識系統需要更快速的回應時間、更高的正確率，或是能同時擷取更多或更少面孔影像的能力。因此，FaceMe特別針對邊緣裝置最佳化，具備硬體與軟體的相容性，不論是個人電腦、iOS或Android手機，都可以使用臉部辨識，如此一來，門禁安全系統才能即時用臉部辨識技術判斷出公司的員工。
此外，FaceMe能讓開發者量身打造他們的演算法，達到較少運算效能，可用來開發行動應用；降低延遲，像是開發智慧門鎖；或是同時擷取許多影像，像是智慧城市監控等。
能在邊緣裝置運行臉部辨識，是臉部辨識技術的一大突破，也讓臉部辨識技術的應用可以擴大到智慧城市的監控、智慧零售，以及個人化智慧家庭機器人等情境。展望未來，臉部辨識的應用場景將更加廣泛。
在更多平台上快速進行臉部辨識
為了讓臉部辨識引擎可以跟不同的邊緣處理器與作業系統相容，FaceMe SDK 需要運用 Intel® Distribution of OpenVINO™工具組等技術，才能讓臉部辨識技術更準確、速度更快。
Intel® OpenVINO™ 工具組有助於為多種神經網路處理器與加速器最佳化 FaceMe 臉部辨識引擎。（資料來源：Intel® 公司）
FaceMe的演算法採用OpenVINO工具組時，可為臉部辨識加快最多5倍的速度，又能維持正確率，例如在性別偵測的正確率可以達到98％，情緒偵測則有86％的正確率，分析年齡時更可以做到只有5.8歲的平均誤差。
AI的殺手級應用即將到來
因此，臉部辨識可望成為AI的殺手級應用。只要可以把臉部辨識技術擴充到多種不同的平台，臉部辨識的場景應用就能在短時間內更加普及。
準確率可與技術巨擘一較高下的臉部辨識技術，也造福AI工程師，提供更精準的零售行銷、更完善的出入門禁監控管制，普及臉部辨識的商業應用指日可待。未來，透過臉部辨識技術，也許能推動像「Charles」一樣能精準理解人類情緒、又能精準表達情感的機器人世代，讓使用者擁有更好的服務體驗，創造美好的生活。
