深度 | 張正友：計算機視覺的三生三世 | CCF-GAIR 2019

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今年是中國人工智慧四十年，在這四十年間發生了很多事情，聽聽張正友博士講一講計算機視覺的前世、今生和可能的未來。

文 | 汪思穎

AI 科技評論按： 7 月 12 日-7 月 14 日，2019 第四屆全球人工智慧與機器人峰會（CCF-GAIR 2019）於深圳正式召開。峰會由中國計算機學會（CCF）主辦，雷鋒網、香港中文大學（深圳）承辦，深圳市人工智慧與機器人研究院協辦，得到了深圳市 政府 的大力指導，是國內人工智慧和機器人學術界、工業界及投資界三大領域的頂級交流博覽盛會，旨在打造國內人工智慧領域極具實力的跨界交流合作平臺。

7 月 12 日，騰訊 AI Lab & Robotics X 主任，ACM Fellow, IEEE Fellow, CVPR 2017 大會主 席張正友博士為 CCF-GAIR 2019 主會場「AI 前沿專場」做了題為「計算機視覺的三生三世」的大會報告。以下為張正友博士所做的大會報告全文，感謝張正友博士的修改與確認。

大家好！非常感謝雷鋒網的邀請，讓我有這個機會給大家做個分享。今年是中國人工智慧四十週年，在這四十年間發生了很多事情，雷鋒網讓我跟大家講一講計算機視覺的前世、今生和可能的未來。其實這個報告應該由我的好朋友香港科技大學權龍教授來講，他比我早一年出國，而且他現在還在港科大潛心研究計算機視覺。我這些年間，還有好多年在做語音處理和識別、多媒體處理和機器人，所以我在計算機視覺上的研究史還不算很長。不過權龍教授有事沒法參加，我只能濫竽充數，給大家講講計算機視覺的一些故事。

雷鋒網找我是聽說我開始研究計算機視覺比較早。我  198 5 年浙大本科畢業， 198 6 年去法國，參與研發了可能是世界上第一臺用立體視覺導航的移動機器人。

影象處理

198 6 年其實發生了很多事情， 198 6 年是我第一次參加國際會議，是在巴黎召開的 ICPR（世界模式識別大會）。在這次大會上，我碰到了復旦大學的吳立德教授，他帶領了一支中國的代表團，並在會上做了一場大會報告，介紹了中國在模式識別上的研究現狀，他們準備申請  198 8 年的 ICPR 在中國召開。

這裡需要提到一個關鍵性的人物，那就是普渡大學的傅京孫教授，他是模式識別領域的鼻祖。他是 19 73  年第一屆 ICPR 的主 席，1976 年建立了 IAPR，1978 年創刊了 IEEE TPAMI，並擔任第一屆主編。本來他是支援  198 8 年 ICPR 在中國召開的，但不幸的是  198 5 年他去世了，所以  198 8 年的申請沒有成功。如果  198 8 年 ICPR 能在中國召開，也許中國在模式識別和計算機視覺上的發展會更提前。當然歷史沒有如果。ICPR 在中國的召開等到了三十年以後，2018 年在譚鐵牛院士的帶領下，ICPR 第一次在中國召開。

198 6 年還有一個很重要的事件，就是我的法國學長馬頌德回國，他創立了 NLPR（國家模式識別重點實驗室）。NLPR 創立之後，吸引了大批國外的學者回國，同時邀請了很多國外的訪問學者，中國計算機視覺領域開始與國際接軌。當然馬頌德是中國科技界重要人物，後來擔任科技部副部長。 199 7 年他還創立了中法聯合實驗室，這個實驗室一半的研究人員都是法國人，這在中國也是一個壯舉。

提到計算機視覺，離不開一個標誌性人物，MIT 的教授 David Marr。19 79  年，剛好 40 年前，他提出了視覺計算的理論框架。Marr 的理論框架有三個層次，從計算什麼，到如何表達和計算，到硬體的實施。

具體到三維重建，Marr 認為從影象要經過幾個步驟，第一個步驟叫 primal sketch，也就是影象處理，比如邊緣提取。所以到八十年代中葉，計算機視覺的主要工作是影象處理。最有名的工作可能是  198 6 年 MIT 一個碩士生髮表的 Canny 邊緣檢測運算元，基本上解決了邊緣提取的問題。如下圖所示，左邊是原始影象，右邊是檢測出的邊緣。

那時候還有一個比較有名的工作是華人科學家沈俊做的，他那時在法國波爾多大學。他比較了不同的運算元。他的運算元在有些影象方面要比 Canny 檢測器要好。所以到了八十年代中葉，當我留學法國的時候，影象處理已經做的差不多了。

立體視覺及三維重建

幸運的是，幾何視覺剛開始興起。有兩位代表人物，一位是法國的 Olivier Faugeras，他是我的博士導師，另一位是美國的 Thomas Huang，我們叫他 Tom。他們是好朋友，還一起寫過文章。我  198 7 年就認識 Tom，他對我有非常大的幫助。他培養了 100 多位博士，包括不少活躍在中國學術界和工業界的計算機視覺專家，他對中國計算機視覺的貢獻是非常巨大的。

我很榮幸師從 Olivier Faugeras，參與開發了世界上第一臺用立體視覺導航的移動機器人。 198 8 年我的第一個研究成果發表在第二屆 ICCV 上，右邊是在美國 Florida 開會的一張照片。那時候計算機視覺還沒有紅火，那屆 ICCV 大概只有 200 個參會者，華人就更少了，大概只有我，權龍，還有 Tom 的學生翁巨揚。我在博士期間圍繞三維動態場景分析做了不少工作， 199 2 年把這些整合成一本書發表。

現在我想舉一個簡單的例子，不定性的建模和計算，希望通過下面這一頁 PPT 你們就能明白什麼是三維計算機視覺。

這裡需要用到概率與統計，這非常重要，但現在做視覺的人往往忽略了。下面兩條線代表了兩個影象平面。左邊影象上一個白點對應右邊影象上一個白點。每個影象點對應空間一條直線，兩條直線相交就得到一個三維點，這就是三維重建。同樣，左邊影象的黑點對應右邊影象的黑點，兩線相交得到一個三維點。但是影象的點是檢測出來的，是有噪聲的。我們用橢圓來代表不定性，那麼影象的一個點就不對應一條線了，而是一個椎體。兩個椎體相交，就代表了三維重建的點的不定性。這裡可以看到，近的點要比遠的點精確。當我們用這些三維重建點的時候就需要考慮這些不定性。比如當機器人從一個地方移動到另一個地方，需要估計它的運動時就必須考慮資料的不定性。

90 年代初我提出了 ICP 演算法，通過迭代點的匹配來對齊不同的曲線或曲面。這個演算法也用在很多地方。我們現在經常聽到的 SLAM，它其實就是我們以前做的從運動中估計結構，三維重建，不定性估計，ICP。事實上，SLAM 在 90 年代初理論上已經解決了。

199 5 年我提出了魯棒的影象匹配和極線幾何估計方法，同時把程式放到網上，大家都以此作為參照。這可能是世界上第一個，至少是之一，把計算機視覺的程式放到網上讓別人用真實影象來測試的。所以這個演算法那時候就成為計算機視覺的通用方法。

199 8 年我提出了一個新的攝像機標定法，後來大家都稱它為「張氏方法」，現在它已經在全世界的三維視覺、機器人、自動駕駛上普遍應用，也獲得了IEEE Helmholtz 時間考驗獎。

199 8 年我和馬頌德對日益成熟的幾何視覺做了總結，作為研究生教材由科學出版社出版。

199 8 年還發生了很多事情，一個是 MSRA（微軟亞洲研究院）的成立，一個是騰訊公司的成立。這兩家看似無關的機構其實對中國計算機視覺的發展，對中國人工智慧的發展，起了不可估量的作用。MSRA 給中國帶來了國際先進的研究方法和思路，培養了一大批中國的優秀學者，同時也請了一些國外的研究學者來到中國。騰訊促進了中國網際網路的發展，因為有網際網路，中國研究人員能夠幾乎實時地接觸到國際最頂尖的研究成果。所以這兩個結合，對中國人工智慧領域的發展起到了很大的作用。

中國計算機視覺界一個重要的標誌性事件是 2005 年 ICCV 在北京召開，馬頌德和 Harry Shum 擔任大會主 席，這標誌著中國計算機視覺的研究水平已經得到國際的認同。我也很榮幸地從 Tom Huang 前輩手中接過 IEEE Fellow 的證書。

深度學習的崛起

可能幾何視覺的理論已經比較成熟了，90 年代末，計算機視覺的研究開始進入物體和場景的檢測和識別，主要方法是傳統特徵加上機器學習。

那時候我做幾何視覺做了很長時間， 199 7 年，我也開始嘗試，開發了世界上第一個用神經網路來識別人臉表情的系統，用的特徵是 Gabor  小波 。雖然 20 多年前就開始人臉表情識別，但那時資料太少，一直到 2016 年我們才在微軟把人臉表情識別技術商業化，在微軟的認知服務上，大家都可以呼叫。

在傳統特徵加機器學習的年代，需要提一下一個里程碑的工作，那就是 2001 年的 Viola-Jones Detector。通過 Harr 特徵加級聯分類器，人臉的檢測能夠做得非常快，在 20 年前的機器上就能做到實時。這對計算機視覺產生了很大的影響。此後的迴圈是一波一波的新資料集推出，加一波一波的演算法刷榜。

2009 年一個叫 ImageNet 的資料集出現了，這是史丹佛大學李飛飛團隊推出的，這個資料集非常重要，它的意義不在於這個資料集很大，而在於幾年後催生了深度學習時代。

2012 年，Geoffrey Hinton 的兩個學生開發了 AlexNet，用了 8 層神經網路，6 千萬引數，誤差比傳統方法降了十幾個百分點，從 26% 降到 15%，從此開啟了計算機視覺的深度學習時代。這個 AlexNet 結構其實和  198 9 年 Yann LeCun 用於手寫數字識別的神經網路沒有很大區別，只是更深更大。

由於 Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, Yann LeCun 對深度學習的貢獻，他們共同獲得了 2018 年的圖靈獎。這個獎他們當之無愧。要知道 Geoffrey Hinton  198 6 年就提出了 backpropagation，坐了 25 年的冷 板凳 。

在深度學習時代還有一個里程碑的工作，2015 年，微軟亞洲研究院的何愷明和孫劍提出 ResNet，用了  152  層神經網路，在 ImageNet 測試集上的誤差比人還低，降到了 4% 以下。

我在深度學習領域也有一點貢獻。2014 年我和 UCSD 的屠卓文合作，提出了 DSN（Deeply- Supervised Nets）深度監督網路，雖然影響沒有 ResNet 大，但也有近一千次引用。我們的想法是直接讓輸出監督中間層，使得最底層儘可能最大逼近要學習的函式，同時也緩解梯度「爆炸」或「消失」。

剛剛過去的 CVPR2019 可以被稱為是華人的盛典，在組織者裡面有很多華人面孔，包括大會主 席朱鬆純、程式委員會主 席華剛和屠卓文。在五千多篇投稿中，40% 來自大陸，最佳論文獎和最佳學生論文獎的第一作者也都是華人。所以中國的計算機視覺能力還是很強的，這一點值得驕傲。

計算機視覺的研究要回歸初心

現在讓我們回顧一下計算機視覺研究的演變，從最初的影象處理、立體視覺與三維重建、物體檢測和識別，到光度視覺、幾何視覺和語義視覺，到現在的深度學習打遍天下。這是讓我擔憂的。深度學習有很多侷限性。

我認為接下來應該要回歸初心，讓光度視覺、幾何視覺和語義視覺緊密結合起來，同時注入常識和領域知識，和語言進行多模態融合，通過學習不斷演變。

我們騰訊 AI Lab 在這方面也開始做了一點點工作。比如我們的看圖說話專案能夠用語言描述一張照片的內容，2018 年 1 月，我們上線  QQ  空間 app 讓視障使用者「看到」圖片。

我們還整合了計算機視覺、語音識別和自然語言處理技術，開發了一個虛擬人產品，探索多模態人機互動，賦能其他場景，助力社交。我們還開發了二次元的虛擬人來做遊戲解說，它能實時理解遊戲場景並將它描述出來。

那麼現在的人工智慧真的智慧嗎？想象一下，如果一個人想要蓋住你的眼睛，你會怎麼做？我是會躲開的。但是從我剛才播放的視訊中可以看到，現在的監控系統顯然沒有這樣的舉止。現在的人工智慧只是機器學習：從大量的標註資料去學習一個對映。

什麼是真正的智慧？我想目前還沒有定論，而且我們對我們自己的智慧還沒有足夠的瞭解。不過我很認同瑞士認知科學家 Jean Piaget 說的，智慧是當你不知道如何做的時候你用的東西。我認為這個定義是非常有道理的。當你無法用你學到的東西或天賦去面對時，你動用的東西就是智慧。如何去實現有智慧的系統呢？可能有很多條路，但我認為一條很重要的路是需要把載體考慮進去，做有載體的智慧，也就是機器人。

在機器人領域，我提出了 A2G 理論。A 是 AI，機器人必須能看能聽能說能思考，B 是 Body 本體，C 是 Control 控制，ABC 組成了機器人的基礎能力。D 是 Developmental Learning，發育學習，E 是 EQ，情感理解、擬人化，F 是 Fle xi ble Manipulation，靈活操控。最後要達到 G，G 是 Guardian Angel，守護天使。

騰訊做了三款機器人：絕藝圍棋機器人、桌上冰球機器人，還有機器狗。可以為大家展示機器狗的視訊，機器狗具備感知系統，能夠繞開障礙物，看到懸空的障礙物能匍匐前進，看到前面一個人能蹲下來看著人。

我的報告就到這裡，騰訊的 AI 使命是 Make AI Everywhere，我們一定會善用人工智慧，讓人工智慧造福人類，因為科技向善。謝謝大家。

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