現(xiàn)在，在大部分時(shí)間里建立視頻通話(huà)變得相對(duì)簡(jiǎn)單，我們可以繼續(xù)使用視頻流做一些有趣的事情。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）的新進(jìn)展以及越來(lái)越多的API和庫(kù)的出現(xiàn)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)也變得越來(lái)越容易。Google的ML Kit是最近提出的一個(gè)新的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的庫(kù)，可以快速訪(fǎng)問(wèn)計(jì)算機(jī)視覺(jué)輸出。
為了展示如何使用Google的新ML KIT來(lái)檢測(cè)實(shí)時(shí)WebRTC流上用戶(hù)的笑容，我想歡迎過(guò)去Houseparty的WebRTC視頻大師Gustavo Garcia Bernardo。與此同時(shí)歡迎TokBox的移動(dòng)WebRTC專(zhuān)家Roberto Perez。他們給出了一些關(guān)于做面部檢測(cè)的背景知識(shí)，展示了一些代碼示例，但更重要的是分享了他們實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)通信（RTC）應(yīng)用程序內(nèi)的微笑檢測(cè)的最佳配置的研究。
介紹
在實(shí)時(shí)通信（RTC）中最常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)（的例子是計(jì)算機(jī)視覺(jué)。然而，除了使用人臉檢測(cè)進(jìn)行識(shí)別、跟蹤和增強(qiáng)之外，我們還沒(méi)有看到這些算法的許多實(shí)際應(yīng)用。 幸運(yùn)地是兩周前Houseparty首席執(zhí)行官Ben Rubin發(fā)表的一則讓我們有機(jī)會(huì)探索人造視覺(jué)用例的評(píng)論：
“若有人可以做一個(gè)來(lái)檢測(cè)笑臉的編外項(xiàng)目，以便讓我們可以開(kāi)始測(cè)量笑容并在儀表板上顯示。 我認(rèn)為這在許多不同的層面上都很重要。”
幾乎與此同時(shí)，Google發(fā)布了他們用于機(jī)器學(xué)習(xí)的新的跨平臺(tái)移動(dòng)SDK，名為ML Kit。 我們想要立即測(cè)試這個(gè)。 幸運(yùn)地是，所有的行星都可以讓我們?cè)谝粋�(gè)真正的應(yīng)用上嘗試一下，即：在WebRTC對(duì)話(huà)中，在iPhone本地上通過(guò)ML檢測(cè)笑容。
框架選擇
我們可以一些設(shè)備上的機(jī)器學(xué)習(xí)框架和庫(kù)開(kāi)始這項(xiàng)任務(wù)。這種類(lèi)型的用例最有名的庫(kù)可能是OpenCV。 OpenCV是一個(gè)非常成熟的多平臺(tái)解決方案，具有多種基于傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)的功能。 特別是對(duì)于iOS，Apple去年在這一領(lǐng)域開(kāi)始添加一些新的API接口�，F(xiàn)在他們擁有高層次的Vision框架和更低層次但更靈活的CoreML。 在Android方面，ML支持主要由Tensorflow Lite提供。另外還有，在前面提到的，Google最近添加了新的ML Kit框架。
ML Kit具有一些優(yōu)點(diǎn)。首先，它是多平臺(tái)的，支持Android和iOS。 它也有幾個(gè)不同級(jí)別的抽象概念（高級(jí)和低級(jí)的API）。另外，它提供了不同的部署和執(zhí)行模型，允許在設(shè)備上和在云中進(jìn)行處理。 最后，它還能夠?qū)崟r(shí)優(yōu)化和更新設(shè)備上的模型。
實(shí)現(xiàn)
從流中提取圖像
我們需要做的第一件事是將ML Kit集成在我們的WebRTC應(yīng)用程序，以便訪(fǎng)問(wèn)這些圖像。 我們需要獲取本地或遠(yuǎn)程框架（取決于我們的用例）并將它們轉(zhuǎn)換為ML Kit支持的正確格式。
ML Kit 人臉檢測(cè)實(shí)驗(yàn)中 幀圖像朝上的方向
在iOS中，ML Kit支持以UIImage或CMSampleBufferRef格式傳遞的幀。 注意 - 請(qǐng)確保旋轉(zhuǎn)圖像以保證圖像幀“朝上”。根據(jù)您使用的不同WebRTC API，獲取圖像的方法也不同。如果你使用官方WebRTC iOS框架，則可以將新的渲染器連接到本地或遠(yuǎn)程RTCVideoTrack，以接收視頻幀作為RTCVideoFrame的實(shí)例。 通過(guò)訪(fǎng)問(wèn)YUV緩沖區(qū)，你可以輕松地將其轉(zhuǎn)換為UIImage。
如果你使用的是像TokBox這樣的平臺(tái)上的API，那么你將使用自定義驅(qū)動(dòng)程序訪(fǎng)問(wèn)原始本地幀，然后在用戶(hù)端收到它們后將它們傳遞給WebRT和/或遠(yuǎn)程幀。 這些幀將作為CVPixelBuffer或YUV緩沖區(qū)接收，這些緩沖區(qū)也很容易轉(zhuǎn)換為UIImage。
人臉檢測(cè)API
一旦你有了UIImage的框架，你可以將它傳遞給ML Kit人臉檢測(cè)器。正如我們稍后在大多數(shù)情況下會(huì)看到的那樣，您只會(huì)傳遞一定比例的幀，以減少對(duì)CPU使用率的影響。這是一段代碼，展示了訪(fǎng)問(wèn)ML Kit API的容易程度：
概率閾值
我們發(fā)現(xiàn)使用0.5作為微笑概率閾值為我們的需求提供了良好的結(jié)果。 你可以看看我們構(gòu)建的示例應(yīng)用程序中的完整代碼，通過(guò)利用使用OpenTok捕獲視的頻和上面的代碼來(lái)檢測(cè)微笑的概率。
性能評(píng)估
RTC應(yīng)用程序通常是資源密集型的。 添加機(jī)器學(xué)習(xí)增加了這一點(diǎn)，所以資源消耗是一個(gè)主要問(wèn)題。對(duì)于ML，通常要在準(zhǔn)確性和資源使用之間進(jìn)行權(quán)衡。在本節(jié)中，我們從不同的角度評(píng)估這些影響，為決定如何將這些功能引入應(yīng)用程序提供一些預(yù)期值和指導(dǎo)方針。
注意：以下測(cè)試中的所有結(jié)果均在使用低端的iPhone 5 SE設(shè)備完成。
時(shí)延
要考慮的第一個(gè)重要參數(shù)是執(zhí)行檢測(cè)需要多長(zhǎng)時(shí)間。
ML Kit具有一系列設(shè)置：
- 檢測(cè)模式：ML Kit在此提供兩個(gè)選項(xiàng)：Fast vs. Accurate（快速與準(zhǔn)確）。
- 標(biāo)記：識(shí)別眼睛，嘴巴，鼻子和耳朵。啟用此功能會(huì)減慢檢測(cè)速度，但我們得到的結(jié)果要好得多。
- 分類(lèi)：我們需要此功能進(jìn)行笑臉檢測(cè)
- 臉部跟蹤：跨幀跟蹤相同的臉部。啟用它可以使檢測(cè)速度更快
檢測(cè)時(shí)間以毫秒為單位 （ms）
精確模式和快速模式之間的差異并不大（除非跟蹤功能被禁用）。 我們用快速模式獲得的精確度非常好，所以我們決定采用以下組合：快速模式+標(biāo)志+追蹤。
CPU使用率
接下來(lái)我們將評(píng)估CPU使用率。 我們以每秒25幀的速率來(lái)處理。 在我們的用例中（以及其他許多情況下），我們不一定需要處理每一幀。 CPU /電池節(jié)省對(duì)我們來(lái)說(shuō)比檢測(cè)每一個(gè)微笑更重要，因此我們運(yùn)行了一些測(cè)試，修改了我們傳遞給ML Kit進(jìn)行識(shí)別的每秒幀數(shù)。
正如您在下圖中看到的那樣，在默認(rèn)基線(xiàn)之上的額外CPU使用率（僅從攝像頭捕獲而不進(jìn)行任何ML處理）與傳遞至ML Kit的臉部和笑臉檢測(cè)API的每秒幀數(shù)幾乎成線(xiàn)性增長(zhǎng)。
ML Kit以不同幀率處理的CPU使用率
對(duì)于我們的實(shí)驗(yàn)，每1或2秒處理一幀時(shí)，CPU使用率就是合理的。
應(yīng)用程序大小
現(xiàn)在，我們來(lái)考慮應(yīng)用程序的大小。 我們的應(yīng)用程序與任何應(yīng)用程序一樣，需要下載并加載。小總是好一些。隨著ML套件的應(yīng)用程序的大小“剛”增長(zhǎng)約15Mb。 示例應(yīng)用程序大小從只使用OpenTok時(shí)的46.8Mb到ML Kit添加進(jìn)來(lái)后的61.5Mb。
準(zhǔn)確度
最后我們聊聊準(zhǔn)確性。我們注意到的第一件事情是即使在快速模式下配置ML Kit時(shí)，面部檢測(cè)的準(zhǔn)確程度也是如此。 我們的測(cè)試是在一個(gè)典型的移動(dòng)/桌面視頻會(huì)議設(shè)置中完成的，人在看相機(jī)，沒(méi)有任何物體阻擋它。 在其他情況下，檢測(cè)會(huì)更加不可靠，并且不是很有用。 ML Kit也支持在圖像中檢測(cè)多個(gè)面，但我們沒(méi)有進(jìn)行太多的測(cè)試，因?yàn)樗谖覀儜?yīng)用程序的使用中并不常見(jiàn)。
在我們的測(cè)試中，算法的決策總是非常接近人類(lèi)可能會(huì)說(shuō)的那樣（至少在我們看來(lái)）。 您可以在下面看到一個(gè)視頻以供參考，或者是自己運(yùn)行示例應(yīng)用并查看結(jié)果。
結(jié)論
即使這個(gè)用例非常簡(jiǎn)單，它也使我們有機(jī)會(huì)評(píng)估新的有前途的ML Kit框架。 它讓我們看到了向應(yīng)用程序添加新計(jì)算機(jī)視覺(jué)功能的價(jià)值和便利性。 從我們的角度來(lái)看，這次評(píng)估的兩個(gè)最有意思的結(jié)果是：一，這些模型的準(zhǔn)確性之高令人驚訝，二，無(wú)法像預(yù)期中的在當(dāng)今典型的移動(dòng)設(shè)備中以全幀速率運(yùn)行這些算法
同樣重要的是要注意，這些人臉檢測(cè)用例中的一些可以用更簡(jiǎn)單的圖像處理算法來(lái)解決，而不是應(yīng)用ML技術(shù)。 在這方面，像蘋(píng)果核心圖像這樣的一些API可能會(huì)提供更好的資源與精確度之間的折衷 - 至少可以在iOS平臺(tái)上進(jìn)行人臉檢測(cè)。
然而，傳統(tǒng)的圖像處理方法僅限于用在那些算法設(shè)計(jì)的一些簡(jiǎn)化場(chǎng)景。 ML算法可以進(jìn)行擴(kuò)展和重新訓(xùn)練。 例如，使用ML來(lái)檢測(cè)自定義人員的其他特征（如性別，年齡等）也可能很好。這種分析級(jí)別超出了傳統(tǒng)圖像分析算法可以達(dá)到的級(jí)別。
下一步
從技術(shù)角度來(lái)看，這次評(píng)估的下一步將是使用定制模型（可能使用CoreML）來(lái)實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的用例。 我們想到的是基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的圖像重建，用于非理想網(wǎng)絡(luò)條件下的視頻傳輸。這可能是提高視頻質(zhì)量的全新方法。
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