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网易智能讯 2月22日消息，根据年龄对我们的面孔进行处理是非常吸引人的事。事实上，知道自己20年、30年或40年后自己会是什么样的容貌，这是许多人觉得很玄幻的事情。
有许多技术可以做到这一点。但它们很耗时间，因此也很昂贵。因此，用一种廉价快捷的方式来塑造照片中人像的不同年龄段的容貌，将是一种有挑战的尝试，这种随手可得的方式将会吸引更多用户。
在法国Orange Labs里，Grigory Antipov和几个伙伴们一起开发了一种可以轻松完成这项工作的机器。他们的系统不仅能让年轻的脸看起来更老，还能让年老的脸看起来更年轻。最近的技术进展使他们实现任务更为便捷。
近年来，计算机科学家们已经建立了深度学习机器，能够以各种不同的方式修改人脸。这种方法可以创造出逼真的合成脸，使得人像看起来更老。然而这有一个问题。在让目标人脸看起来更老的时候，深度学习机器往往会在处理过程中导致个人特性丢失。因此，这样以来这个人看起来是更老了，但已经无法识别。
Antipov和他的合作伙伴已经找到了解决这个问题的方法。他们的方法包括两个深度学习的机器，它们一起工作，一个是面部生成器，而另一个是面部识别器。这两种机器都通过分析年龄在0-18岁、19-29岁、30-39岁、40-49岁、50-59岁和60岁以上的人的照片来区分了解他们的面部表情。总的来说，研究小组对来自互联网电影数据库和维基百科的5000张面孔进行分类，打上年龄标签，从而导入机器进行训练。通过这种方式，机器学习了每个年龄段的人脸特征。面部生成器可以将相应年龄段的特征应用到其他面孔上，使其看起来与年龄大致相同。
然而，使用这一特征时有时会导致一个人的身份丢失。因此，第二种深度学习机器，人脸识别会对这张合成的脸进行分析，看看原始的身份是否还能被识别出来。如果不能，图像就不能通过。
Antipov和他认为他们的处理过程是有条件的敌对网络，因为从一方面讲深度学习的机器在建立决策的同时也在反对决策，相互博弈。这一结果令人印象深刻。
该研究小组将这项技术应用到imdb-维基百科数据库的1万张人脸处理中。然后，他们用一款名为OpenFace的软件测试了处理前后的两张图片，该软件可以判断两张照片是否属于同一个人。
结果显示，处理前后两张图片属于同一人的比例在80%以上，而其他面部老化技术的比例则只有50%。
当然，这项技术不仅能让年轻的脸庞变老，还能针对老龄面孔创造出更年轻的相貌。但这个团队没有做过相应的测试。当然，我们可以自我比较，也可以拿年轻时的照片来比对。这将能够检验这项技术的准确性。
Antipov和同事指出，他们的技术可以在应用程序中使用，比如帮助识别已经失踪多年的人。如果他们选择公开相应算法公开，可能也会为我们带来很多乐趣。
（英文来源/technologyreview 编译/机器小易 校对/晗冰）
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