有的人，一趟韓國旅行回來，就被海關攔下查護照核身份……
有的人，傻傻分不清王珞丹和白百合，也常把郭冬臨大哥和芙蓉姐姐搞混……
在騰訊，有這樣一群IT男。
和「悶騷」、「死宅」的「臉盲症」族群不同，他們洞悉人臉的每個細節，只要運用技術，一秒即可識別出真面目。
誇張一點說，他們是一群「靠臉吃飯」的IT男。
拿下一個又一個獎項，兩個好哥們依然笑得很靦腆（左：黃飛躍，右：吳永堅）
近年來，「騰訊優圖」頻頻見諸國際賽事的獲獎名單。
人臉檢測評測集比賽FDDB世界第一、國際Pascal VOC2012 物體分類賽平均總分第一、國際權威音頻檢索評測大賽MIREX兩個世界第一……
這個在人臉、圖像、音頻識別領域都頗有建樹的團隊，卻曾差點把產品「做死」了。
擁抱移動互聯大潮
幾個技術大牛差點把產品「做死」了。
領導問，為什麼我還要再給你機會做新產品？
黃飛躍低頭抿著嘴唇想了一會：我真的有信心，只要3個月就夠了。
2011年，移動網際網路浪潮抬頭，新產品形態如過江之鯉。誕生不久的圖像組（優圖團隊的前身），只有幾名圖像處理方面的博士。
雖然博士們的技術很強大，在項目和產品上卻「使不上勁兒」，手頭的產品「QQ影像」一直不見起色。
騰訊內部優勝劣汰、競爭激烈，找不到好的突破口，很容易「被逼到了牆角」。
這是圖像組負責人黃飛躍最低谷的時期。
遠離騰訊大本營，黃飛躍一直都「缺乏安全感」
一個失眠的夜裡，他無意中發現一款國外圖像處理軟體，得到了啟發——騰訊業務的帶寬成本一直居高不下，圖片壓縮技術正是一個絕佳切入口。
「別人都覺得，視覺無損圖像壓縮根本連一項業務都算不上，」作為黃飛躍多年的老搭檔，吳永堅不禁唏噓。
但，這兩個「好哥們」卻堅持「死磕」。「優圖」的名字，也由此而來。
這倆堪稱「最懂人臉細節」的技術大牛，「管理」起自己的臉，還是有點難度
在攝影師的鏡頭下，他們的微笑略帶靦腆。
「優圖壓縮」第一款DEMO面世後，兩個技術帝化身「地推人員」，到處「推銷」自家產品。
就這樣，黃飛躍用真誠打動了易迅，拿下了項目。半年時間，優圖壓縮為易迅降低了近30%的帶寬，節省了千萬成本。
團隊也漸漸找到方向——技術在手，總會找到前進的路。
幾萬次人工標註探索
有了人臉識別這項技術做「藉口」，優圖團隊順理成章地「愛上自拍」。
沒法拿別人的臉做測試，只好為技術「犧牲」自我——團隊裡每個人的臉都被吳永堅「深入仔細研究」過。
圖片壓縮業務穩定後，黃飛躍和吳永堅再次進入迷霧區。
「作為一個技術團隊，」黃飛躍撓撓頭，「只是提供底層支撐，仍然是不夠的。」
只有技術和產品更緊密結合，才能發生曼妙的化學反應。
他們嘗試與多個產品合作，進行了智能剪裁和人臉檢測等功能的研發提供。「這些產品都是趣味性的，但都是一個個點，並無一個主線」。
一次，優圖與QQ空間合作中發現新的產品方向——當用戶在QQ空間中上傳圖片，系統自動找到照片中的人臉，並且提醒用戶標註。
這就是騰訊優圖「人臉識別」技術最初的應用。
2013年的人臉應用場景少之又少，黃飛躍卻始終相信，這是未來的發展趨勢
這群「技術宅」變得異常地興奮，因為橫亙在他們面前，是一個全新、未知的領域。
儘管人臉識別技術從20世紀80年代就出現了，但直到2013年，全球的技術仍停留在學術研究的階段，並沒有殺手級的工業界應用。
當時，優圖團隊正在研發人臉五官定位技術，需要大量標註了五官定位信息的人臉圖片。
打開圖片，標註五官，打開圖片，標註五官.這樣的動作，團隊累計做了幾萬張次。
開會時，吳永堅常常把自己和同事的「自拍」列印出來貼在白板上作分析
很快，藉助自身的技術積累和QQ空間的圖像數據，QQ空間面孔牆落地。
實用、新鮮玩法，也得到了用戶的認同。
2014年，面孔牆曾取得了一天幾百萬新識別用戶的峰值，積累了上億不同用戶的人臉識別能力。
「有種柳暗花明又一村的感覺，」吳永堅稍稍舒了一口氣。
今年五一假期，一段「由140張QQ空間網友照片」組成的視頻，這背後的圖像識別技術，正是來自優圖
經此一役，優圖人臉識別技術基本成型，搭建的圖像深度學習系統也為後面更多的技術落地提供了可能性。
國際大獎賽連破紀錄
一下飛機，黃飛躍的手機彈出了幾百個「謝謝老闆」的表情。又錯過「幾百個億」了，他不禁暗暗地想。
李克強總理參觀微眾銀行時，整個騰訊都歡呼雀躍。唯獨黃飛躍，還趕在出差的航班上。
真正使優圖人臉識別走紅的，是微眾銀行的人臉核身。
只要上傳個人資料，在攝像頭前遠程核實個人身份，完成活體檢驗，就能完成微眾銀行的開戶動作。
2015年1月，國務院總理李克強見證了微眾銀行的第一筆無抵押貸款業務，優圖研發的人臉識別核身技術，也在現場「露了一手」。
李克強總理體驗微眾銀行人臉識別核身技術
「一下飛機就收到上千條消息，手機都快爆了」，黃飛躍低頭看了看手機，又一條新通知。
「這真是夢幻開局」、「最牛新春福利」，微眾的同事紛紛在朋友圈曬出總理視察的照片。
出差，曾讓黃飛躍錯過了紅包無數。但每一次，都是技術推廣之旅。有選擇的錯過，往往能有更大的收穫。
2014年9月，微眾銀行正在為人臉核身物色團隊，在QQ空間老朋友的推薦下，他們決定見見優圖。
當時，黃飛躍正在去寶安機場回上海的路上。
「不去啦不去啦，掉頭回去吧，」接完電話他激動不已。司機一頭霧水，怏怏掉頭。
從幾家國內頂尖的人臉技術團隊中，微眾銀行最終選擇了優圖。於是，有了總理考察微眾的那一幕。
進行試驗的辦公間，同事的人臉被「供奉」起來
名聲大噪後，優圖還不忘在人臉識別國際大獎賽中「刷臉」。
2015年6月，在國際權威人臉識別資料庫LFW上，騰訊優圖團隊提交了在無限制條件下人臉驗證測試（unrestricted labeled outside data）中的最新成績，99.65%。
一舉打破了之前Facebook、Face++、Google等團隊創造的紀錄。
從「種子打擊」到主動識別
鑑黃師曾是個神秘的職業。他們有的鑑黃到吃不下飯，有的要看心理醫生。
為了完善智能鑑黃產品，吳永堅狡黠笑笑說，團隊也沒少看過黃圖。
背靠騰訊億級的數據資源，優圖的深度學習系統也開始展現威力。
「深度學習」到底是什麼東西？
吳永堅作了個比喻：比如一張杯子的圖片，傳統方法是人工設定一定的特徵後，機器雖然也可以判別，但是效果不好，再出現一個不一樣的杯子，可能就判別錯誤了。
然後在深度學習系統，提供足夠的訓練數據，系統從中自動學習、分析各種的特徵，再出現個不一樣的杯子，系統也能準確辨別。
吳永堅說起技術，就特別起勁
吳永堅靈機一動：這個在鑑黃識別上，特別適用。
此前的鑑黃還是使用傳統方法：需要和庫裡相同或者相近的黃色圖片（種子圖片）才能識別出來，不在庫裡面的新黃圖則無能為力。
但隨著海量數據日新月異，新黃圖的出現速度越來越快，數量越來越大，傳統方法也跟不上時代的發展。
此時，由於深度學習的鑑黃識別方法具有不依賴於圖庫的主動識別能力，能很好的適用。
於是，基於機器大量黃色圖片素材加以訓練，優圖推出了業界領先的基於深度學習的鑑黃識別功能。
（戳此體驗）
一時間，新聞都這樣形容優圖團隊：他們不但要把鑑黃師「解脫」出來，還要讓他們「失業」。
讓代碼聽得懂哼唱
有一段時間，優圖團隊每人每天都要唱一首歌「交作業」。
「小時候的音樂是體育老師教的，沒想到這技能居然又用上了」，優圖的董意足半開玩笑說。
除了「看」的識別，優圖還要做「聽」的識別。
音頻識別技術落地到QQ音樂的哼唱識別上，準確率高達80%。
但功能上線前，是吳永堅最緊張忐忑的時候。擔心效果不夠好，於是他就把自己關在會議室裡對著手機唱歌，一唱就是一個下午。
「簡直進入了痴迷狀態，」他笑笑，「無論走到哪裡，一想到熟悉的音樂就想拿出手機來哼唱測試一下。」
要擴大測試的音頻庫，一個人唱還不夠。他發動整個研發中心的同事：每個人每天都要錄一首「飲歌」。
在粵語裡，「飲歌」指的是一個人最擅長的歌，廣東人吳永堅得意的笑笑
而他的「飲歌」，竟然是兒歌《兩隻老虎》。最頻繁的時候，一天可以唱上五十次。
大家都當他「走火入魔」，他也就靦腆笑笑，不說話。
開放能力探索風口
在不斷拓展的同時，優圖團隊的「野心」，遠不止把技術落地到自家產品上。
在騰訊連接一切的戰略下，他們搭建騰訊優圖開放平臺（戳此進入官網），把看家本領通通開放出去。
騰訊雲平臺上，餓了麼、鬥魚、滴滴出行等公司已經或正在接入，也都將應用優圖的各種能力。
騰訊雲上的萬象優圖鑑黃系統，能瞬間判定圖像屬於正常、性感or色情
鑑黃、人臉識別、音頻識別，只要有企業有這類業務需求，不用自我投入大量人力財力，即可以將這些技術運用到產品上。
擁抱技術，才能擁有未來。除了當下最火熱的深度學習之外，計算機視覺、聊天機器人等領域中，每一個都有優圖的「觸角」……
如今，優圖團隊已經有近70名成員，將近四分之一是博士
在明年啟用的的騰訊全球新總部—濱海大廈，人臉識別正在進行更多炫酷的嘗試。
比如，無論你是低頭看手機，還是東張西望，機器都能敏銳捕捉你的容顏，迅速識別你的身份並「放」你進門——就是如此「聰明」。
比如，人流熱力圖，基於對人臉和人頭監測的技術，可以判定某個辦公區域的人流聚集情況。要去吃飯之前，就能告訴你飯堂的人數。
就在這個月，優圖團隊已經成長為公司級的優圖實驗室。這意味著，他們將更自主地做前瞻性的研究。
在新一輪技術創新的浪潮下，這群「閱臉無數」的隊友們，正往下一個風口趕去。
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