【吃飽太閒】從實戰角度思考《想見你》劇中,光實科技旗下「尋找世界上的另一個自己」 Application 的可行性


 
#本文只會提及該劇第一集前十分鐘的內容
 
最近被逼著一起看《想見你》,看了幾集以後覺得有件事情實在是在意得不得了。
 
女主角所在的公司,準備在資訊月展出一個名為「尋找世界上的另一個自己」的應用程式,用戶只要上傳自己的照片,就可以在世界的另一個角落,找到那位與自己長的一模一樣,但又不是自己的另一個自己。
 
不少人應該聽過一種怪談,如果某天在街上遇見「另一個自己」,那表示自己的生命可能快要走到了盡頭。
 
這種怪談現象同時也被稱為「Doppelganger」,傑克葛倫霍也曾演出一部類似情節的電影,叫作《雙面危敵》。
 
姑且不論光實科技推出這個應用到底是為了什麼,以及商業價值究竟何在,但總之看了員工「阿脫」在劇中的簡報以後,忍不住想要認真探討一下這款應用程式的可行性,以及可能遇到的障礙。
 


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從第一集開頭的實機演示畫面中可以發現,所謂「尋找世界上的另一個自己」的操作介面相當簡單,包括了:
 
- 姓名輸入欄
- 年齡輸入欄
- 性別
- 上傳照片
- 確定
- 返回首頁

 
輸入照片後的結果頁也是相當簡單,包括了:
 
- 你的照片
- 他的照片
- 最相似的照片
- 分享結果
- 儲存結果
- 重新搜尋

 
而根據阿脫的簡報指出,這個軟體在找出和你最相似的照片的同時,透過 AI 演算法排除所有你自己的照片,包括你的親戚朋友,進而列出「另一個你」的結果。
 
總之,合理判斷這是一款使用單因子人臉辨識機制的應用軟體;由於介面上需要手動輸入性別與年齡,所以並沒有 Age and Gender Estimation 功能存在。
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人臉辨識(不是人臉偵測)的基本流程為 Face Detection -> Feature Extraction -> Facial Recognition.

(圖片出處:Marc Talk
 
拆開來看的話
 
Source Input(以這支應用來看,只有單一圖片)
 
Pre-Processing
 
Face Detection -> Face Region Segmentation
 
Feature Extraction
 
Face Classification -> Facial Recognition
 
Result Output

 
由於只有上傳一張照片的關係,因此為了取得最佳結果,那必然只能以正面自然表情且無任何遮蔽物的照片去搜尋,才能取得結果。(就是身份證照片的角度啦)
 
所以,最終的最佳辨識結果一定也是以相同角度照片為主,為了達到找尋另一個自己的目的,就必須要追求 100% 的準確度。
 
那麼,在 False Acceptance Rate (不是你,卻認成你)與 False Rejection Rate (明明就是你,卻不認識你)的設定上就就必須仔細調校了
 
若將人臉辨識的閾值(信心值)調到極高,那麼除非世界上的另一個自己,在差不多的光照環境下,以差不多的距離,差不多的解析度拍了一張角度差不多的照片,剛好上傳到可以被撈取的網路空間上,不然可能搜個半天也找不到任何與自己相像的人。
 
那麼如果閾值調低一些些,低於 99% 的話呢?
 
假定把應用程式的使用範圍鎖在台灣好了,先不說會搜出一堆和自己不那麼像且不相干的照片,有更大的機率是會撈出自己所有的照片。
 
當然,我們相信阿脫有考慮過這點,因此他加入了「姓名」、「性別」與「年齡」這三個變因來做篩選。
 
只要撈出來的影像有和自己姓名相同的,就全部濾除掉,如此一來就只會剩下和自己相像,但又不是自己的照片了。
 
可是,問題在於,那使用者得要先把所有「網路上含有自己的照片」都標記上本名、性別、拍攝時的年齡才行,前面提過,從那兩個欄位來看,光實科技的這支應用是沒有 Age and Gender Estimation 的。(當然,他們可以跟 Omron 或是 NEC 拿一下 SDK 來整合一下就好)
 
就算都標記上本名了,也得先去 Facebook 上將那些所有朋友上傳並「可能含有自己」的照片都標記上名稱才行,不然根本無法過濾。
 
再者,由於過濾的機制包含了「姓名」的關係,如果「另一個自己」上傳照片時沒有標記任何名字,那如何知道在信心值趨近於 100% 的狀況下篩選出來的照片,是自己忘記標名字的照片,還是那是另一個不屬於自己的自己的照片?
 
信心值的設定一直是一大難題,而這也是之前 Amazon 的人臉辨識應用 Rekognition 被 ALCU 質疑的原因,設的太低就容易誤判,設的太高會發現什麼鬼影都找不到,徒勞無功。
 
因此光實科技的「尋找世界上的另一個自己」,在實務應用上還有很大一段路要走,但是資訊月上展示玩玩還是還不錯的,正如劇中同事所說的:「不管如何,它可以用來替我們收集各種使用者數據。」
 
就像微軟先前推出的「How Old Are You」一樣,年齡辨識結果準不準是一回事,但總之短短幾天就撈到幾百萬張免費的臉部資料是事實。
 
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那麼,要如何透過人臉辨識應用來找到世界上的另一個自己呢?
 
首先要先有極度龐大的影像資料庫才行,而目前擁有最多此類寶貴資源且又有導入人臉辨識應用的企業,當屬 Facebook 了,或許不久的將來,他們真的會推出這樣的服務吧。
 
在這之前,還是先讓人臉辨識系統來幫你找找朋友最像哪個 AV 女優吧:


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