騰訊優(yōu)圖近日發(fā)布了一份名為《AI 時尚：中國95后流行色報告》，這份報告從QQ空間的千億張公開照片中，統(tǒng)計出“95后”一代年輕人最為鐘愛的著裝顏色。里面涉及到騰訊優(yōu)圖團隊一直致力的人臉識別和圖像分割技術。

報告顯示，95后流行裝顏色第一名：RGB值為 22/20/24的黑色，這個并非真正的純黑色，純黑色的RGB值為 0/0/0，所以報告中特地將這種黑色命名為“95度黑”。除了“95度黑”，中國95后年輕人最常穿的服裝顏色還包括：RGB值為237/236/237的白色、RGB值為51/46/51的灰色。

除了算法之外，騰訊的AI技術很大程度上依托了其坐擁的優(yōu)質大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)大部分來自于騰訊旗下成熟的社交產(chǎn)品。而這份報告的數(shù)據(jù)來源正是QQ空間2016年千億級的公開照片，結合唯品會億級95后注冊會員的穿戴類大數(shù)據(jù)和騰訊問卷調研平臺問卷數(shù)據(jù)。

973手游此前報道過，騰訊副總裁姚星曾經(jīng)于2016年在公開場合披露過：

“2013年Facebook的公開數(shù)據(jù)顯示Facebook的日上傳照片數(shù)為305億張，總照片存儲數(shù)達2500億。今天的QZone日上傳照片峰值超過5億，照片總量大6000億，和Facebook同一級別。”

騰訊是BAT當中在AI領域活動最為低調的那一個，相較于最近成立的騰訊AI Lab，優(yōu)圖團隊是比較早成立的，其開發(fā)的技術往往會直接應用于騰訊的各系產(chǎn)品當中。

報告中提到，通過AI技術分析出95后著裝流行色，其中主要有2個技術難點。

1、人臉深度學習識別年齡

“95后”人群指1995-2000年出生的人群，所以首先就是需要從照片中找出“95后”來，也就是對照片中的人臉進行精準的年齡識別。

"通過人臉檢測、人臉五官點定位、人臉歸一化處理，從深度學習網(wǎng)絡中訓練獲得模型，對照片任務進行年齡識別?！?

據(jù)悉，在本次統(tǒng)計中，騰訊優(yōu)圖將誤差控制在正負3歲內，保證數(shù)據(jù)統(tǒng)計的準確性。

2、人衣分割算法識別顏色

圖像語義分割作為計算機視覺中圖像理解的重要一環(huán)，可以說是圖像理解的基石性技術。圖像分割指的是根據(jù)灰度、顏色、紋理和形狀等特征把圖像劃分成若干互不交迭的區(qū)域。在對衣服顏色識別的過程中，首先要找出衣服所在的區(qū)域。

“借助人工智能算法，包括人體檢測、衣服分割，將人體和衣服從背景中分割出來，精確分割之后，在衣服區(qū)域繼續(xù)做主顏色分析，結合人臉年齡分析的結果，獲得不同年齡分組的流行色分析?！?

據(jù)悉，目前騰訊優(yōu)圖的算法可以做到95%的像素分割精度。精確分割之后，才在衣服區(qū)域繼續(xù)做主顏色分析，獲得一個最顯著的RGB顏色值，再將這些顏色值進行直方圖統(tǒng)計，結合人臉年齡分析的結果，獲得不同年齡分組的流行色分析。

騰訊集團副總裁、優(yōu)圖實驗室負責人梁柱表示：

“基于機器學習的人臉識別和圖像處理技術，一直以來都是未來技術發(fā)展熱點，其應用范圍、落地場景非常廣泛。借助QQ空間相冊的海量圖像大數(shù)據(jù)及用戶需求反饋，騰訊優(yōu)圖的AI圖像識別技術已經(jīng)訓練得十分成熟，并在不同場景下進行廣泛應用。”