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　　被業(yè)界公認為人臉識別“世界杯”的微軟百萬名人識別競賽 MS-Celeb-1M 2017結(jié)果近日公布。由重慶研究院和中科院自動化研究所組建的合作團隊（CIGIT-NLPR），在所有子競賽中獲得亞軍。 

　　MS-Celeb-1M的競賽任務是準確識別百萬人臉，是業(yè)界公認的人臉識別年度“世界杯”，目前世界上規(guī)模最大、水平最高的圖像識別賽事之一。由微軟技術(shù)與研究院（Microsoft Technology and Research）發(fā)起，借助計算機視覺頂級會議定期舉辦，每年均有來自全世界的多支頂級團隊參賽，競賽非常激烈。此次合作團隊參加了其中三項子競賽（Hard Set/Random Set/Low-Shot Learning）的比拼。 

　　此次的競賽項目中，除了以往設(shè)置的識別百萬名人子命題（Recognizing One Million Celebrities）用于檢驗各參賽隊大規(guī)模的人臉識別算法性能，賽事組織者還增設(shè)了識別單一訓練樣本名人（Low-Shot Learning）的新命題，重點考察小樣本的學習能力。識別百萬名人子命題組織方給出了10萬名人的訓練數(shù)據(jù)，1000萬弱標注（不保證每張圖像對應的人名正確）的圖像和100萬人的名單。評測數(shù)據(jù)是從100萬人中選取5萬張圖片，分為隨機挑選數(shù)據(jù)（Random Set）和困難數(shù)據(jù)（Hard Set）兩個評測數(shù)據(jù)集，有25%的數(shù)據(jù)在10萬名人的訓練名單中。（團隊成員：CIGIT-劉鵬程、程誠、邵梟虎、馮友計、徐卉、楊雪琴、周祥東、石宇 / NLPR-興軍亮、李凱） 

　　識別單一訓練樣本名人項目，賽事組織方共提供兩個數(shù)據(jù)集：Base Set和Novel Set。其中，Base Set共包含2萬個名人，每個名人僅有50~100張圖片用于訓練；Novel Set包含1000個名人，每個人只有 1~5張用于訓練。在測試集上，參賽隊伍需要在保證Base Set中名人識別率在99%的前提下，最大限度地識別出Novel Set中的1000個名人。（團隊成員：CIGIT-馮友計、程誠、劉鵬程、邵梟虎、徐卉、楊雪琴、周祥東、石宇/ NLPR-興軍亮、李凱） 

　　經(jīng)過數(shù)天的激烈角逐，我們團隊搭建的人臉識別系統(tǒng)在Random Set/Hard Set上的評測均獲得亞軍，識別性能較去年也有大幅度的提高，充分體現(xiàn)了團隊算法和技術(shù)在大規(guī)模人臉識別的國際領(lǐng)先水平。在Low-shot Learning競賽取得的佳績也充分證明了我們團隊能夠有效解決稀缺人臉訓練樣本的識別難題。

識別百萬名人子命題

識別單一訓練樣本名人