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「技术」八年，腾讯优图攒了多厚的技术“家底”？( 二 )


黄飞跃也承认 ， 当时学术的不成熟导致整个计算机视觉产业链不完整 。 现在 ， 我们已经可以通过深度学习技术 ， 为很多计算机视觉问题找到很好的解决方案 ， 比如人脸检测识别 ， 我们能够从几百人的合照中找到 99% 甚至全部的人脸 ， 有遮挡也可以做到 ， 但在当时 ， 深度学习还没有起来 ， 大家更多的是做偏研究的事情 ， 和实际业务结合较少 ， 采集数据难度大 ， 算法在实际应用中效果差 ， 只能在特定场景和小范围内做有限的应用 。
总之 ， 当时的计算机视觉研究环境很恶劣 ， 人工智能仍处于发展瓶颈期 ， 体系建设没有展开 。 2008 年 ， 黄飞跃毕业时也曾纠结过去做老师还是进公司 ， 看了很多方向 ， 选择了加入刚成立不到一年的腾讯研究院 ， 起初是跟着 leader ， 后来才带领着 5 人小组 ， 在迷茫中开始视觉AI的探索之路 。
因图像压缩技术声名大噪
上文中也提到 ， 最开始 ， 这支团队负责一款名叫“QQ 影像”的桌面处理软件 ， 这是一款和美图秀秀类似的图像管理编辑软件 ， 既有工程又有黄飞跃学习的视觉图像处理的一系列的能力 ， 所以他认为这两者的结合是一个机会 。 但这个项目做到 2011年 ， PC 端开始向移动端转移 ， 但 QQ 影像是 PC 软件 ， 所以失去优势 ， 加上团队都是技术人员 ， 缺乏产品思维 ， 导致产品发展不尽人意 。
「技术」八年，腾讯优图攒了多厚的技术“家底”？
图片

QQ 影像
2010 年 ， 黄飞跃和团队迁往上海 。 2011 年下半年 ， 黄飞跃发现“图片二次压缩”技术可能存在极大的价值 ， 可以广泛应用到腾讯内部的众多业务中 ， 比如图片的存储与传输 ， 可有效减少存储、降低带宽流量 ， 为公司节省巨额资金及存储空间 。 随着研究的深入和技术的不断成熟 ， 黄飞跃带着团队开始为腾讯内部其他团队提供图片二次压缩技术——可以将图片像素压缩 20%-30% ， 大大降低带宽成本 。
此时 ， 团队更名为“优图”——这便是“优图实验室”的前身 。
优图的图片压缩技术为腾讯创造了巨大的价值 ， 也为优图带来了声望 。
转移到人脸检测识别方向
2012 年下半年 ， 优图把研究重心转移到人脸检测识别方向 ， 开始进行人脸技术研发和储备 。 此时正逢腾讯的组织架构调整 ， 原本隶属于腾讯研究院的优图并到了腾讯社交网络事业群旗下 。
2013 上半年 ， 优图开始将人脸检测技术输出至 QQ 空间 ， 同时将技术提供给推出爆款“武媚娘”妆容的“天天P图”前身——“水印相机”团队 。 2014 年 ， QQ 空间“面孔墙”全量上线 ， 这是业界最早在大规模社交网络平台中人脸识别技术的应用 。 此时 ， 黄飞跃带领的优图团队只有 20 人不到 。
2014 年上半年开始 ， 黄飞跃带领优图团队开始探寻大量人脸识别应用场景 ， 和腾讯征信负责人挖掘人脸识别的一个创新应用 ， 即通过自拍照和身份证照片比对 ， 来确认是否是用户本人(人脸核身) 。 在成功打出微众银行这个线上人脸核身案例后 ， 优图将技术逐渐开放给内部超过 50 个业务 ， 并在 QQ、QQ 空间、QQ 音乐、财付通、微众银行、天天 P 图等明星产品中成功落地 ， 也与滴滴、联通等企业达成合作 。
随着业务的发展壮大 ， 腾讯优图也从最开始的 5 人团队 ， 成长为现在的百人以上的规模 。
2018 年 9 月 30 日 ， 腾讯宣布组织架构调整 ， 隶属于 SNG 的优图实验室调整归属于 CSIG 云与智慧产业事业群 。 优图开始和云与智慧产业形成更密切的联动配合 ， 通过腾讯云、微信等输出视觉AI能力 ， 在金融、零售、政务、社区、物流、文旅等领域落地解决方案 。
以上就是优图实验室大致的技术发展路线 ， 在这个过程中 ， 黄飞跃带领团队自主研发了很多创新性的计算机视觉技术和应用 。
人脸识别算法迭代
黄飞跃回忆 ， 自 2012 年下半年将重点转移到人脸识别上来之后 ， 优图便开始积累人脸相关技术 。 那时 ， 优图会使用一些传统的分类 PCA 等方法做检测识别 ， 从而具备了基础的人脸相关能力 ， 包括人脸检测、人脸五官定位、人脸识别这三要素 。


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