项目聚焦：Shashank Singh 的人脸识别

这是与Shashank Singh的项目聚焦，他是一位程序员和机器学习爱好者。

您能介绍一下自己吗？

我本科读的是计算机科学。23岁时我共同创立了一家初创公司，但在26岁生日时却惨淡收场。在那之后，我感到非常失落，并在很长一段时间内缺乏灵感。

Shashank Singh

我搬到了印度孟买，加入了Idyllic Software，并接触到了一些很棒的人，他们对生活有着多元的看法，我创办了一个名为“Coffee Break”的小型非正式问题解决者聚会。

我人生的转折点即将来临，当时我看到两个孩子在我常去的酒吧外乞讨食物。我知道我想尽我所能帮助这些孩子。这引发了我对“Helping Faceless”项目的思考。

你的项目叫什么名字？它做什么？

Helping Faceless项目（一个Android应用程序）正致力于利用最先进的人脸识别和数据分析来打击人口贩卖。

儿童乞丐

您是如何开始的？

我们开始时使用的是一个简单的Ruby on Rails API服务器来接收来自应用程序和其他来源的信息。然后，我们逐渐增加围绕这个简单服务器的复杂性，以创建更多的功能。

为了控制复杂性的增长，我们采用了面向服务的架构，整个系统被分解成更小的模块化应用程序，它们在网络上相互连接。因此，最终我们使用最适合手头任务的任何语言或框架。

Helping Faceless App

我们当前的技术栈如下：

• 服务器端：Ruby on Rails
• 客户端：Android的Java，iOS的Objective C，NGO的Web前端
• 分析：Python（Scipy/Pandas/Numpy/scipy.stats 万岁！）。我们正在集成Apache Storm和Apache Mahout用于分析和后续的报告生成。

我们使用Heroku，Linode作为VPS。Airbrake的团队非常棒，他们为我们提供了更强大的免费账户来捕获bug和错误。此外，我们还使用Heap Analytics来分析流量相关的服务使用情况。

对于人脸识别需求，我们使用了密歇根大学的一个名为OpenBR（Open Biometrics）的库。它模块化的设计使得将其集成到我们的管道中更加容易（参见2013年的论文Open Source Biometric Recognition）。这种模块化设计使其相对于OpenCV具有显著优势，同时也使实验非常简单。

如果您想帮助我们，我们的代码在Github上可用，只需fork它然后开始编码即可：)

你有什么有趣的发现吗？

在电视节目中，人脸识别听起来几乎像魔法，但实际上它很糟糕，除非你是像Facebook这样的科技巨头。

我们通过建立一个类似高效制造流程的流程来规避这个高错误率。我们系统接收到的每一份情报都会被验证，然后被转换成可理解的块或组。

照片会进入一个单独的管道进行相互匹配，以创建一个巨大的相似性矩阵。然后，我们取相似度得分最高的20%的照片，并通过众包环节让人们来验证我们的假设，这可以消除误报，并为我们提供更精确的数据点，然后这些数据点将通过更好的第三方人脸识别算法进行进一步筛选。

此外，我们正在使用Apache Mahout来为这些数据建立高级报告和智能系统。

你接下来想在项目上做什么？

Bug

• 人脸识别阶段的误检率较低，Facebook，我们说的是你（参见Facebook的出版物DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification）
  
• 更好的性别和年龄检测。

特征

尽管理想的愿望清单很长，但我们不得不将其精简以适应现实的时间表，但这些是我希望拥有的几项。

• 契约和基于贡献频率的游戏化。
• App端人脸识别。
• 万一孩子失踪，实时警报。

愿景

• 将其推广到全国，甚至推广到菲律宾等更多东南亚国家。
• 人口贩卖：目前我们用于人脸识别的模型仅针对10-20岁年龄段的面孔进行训练，我们希望通过增加训练数据来扩展它。
• 建立一个平台，供NGO和政府组织安全地共享数据。

我们的幻灯片提供了对我们的愿景和目标的更好概览：Helping Faceless Slidedeck

了解更多

• App：http://bit.ly/HelpingFacelessMInterview
• Facebook：https://#/helpingfaceless
• Twitter：http://www.twitter.com/helpingfaceless
• 网站：http://www.helpingfaceless.com

你有什么机器学习的副项目吗？

如果您有一个有趣的机器学习方面的项目，并有兴趣像Shashank一样被介绍，请联系我。