编者按：近日，BBC新闻实验室（BBC News Labs）探索出了人脸识别技术在新闻界应用的可能性，借此技术减轻新闻视频编辑和制作人的工作负担。本文详细解读了这款名为FaceRec的人脸识别视频剪辑工具的各项功能组件，让你脑洞大开。
作者：BBC News Labs’ AI Researcher Fionntán O’Donnell
BBC News Labs’ Software Engineer Remi Oduyemi
来源：BBC News Labs
近期BBC内部正在研发一款名为FaceRec的人脸识别工具。BBC新闻实验室（BBC News Labs）随即想到：这项技术是否可以用来协助我们新闻编辑室同事的工作呢？
于是，BBC新闻实验室设计出了在网页上运行的人脸识别产品样品，帮助编辑和制作人识别原始新闻视频中的重要人物。实验室还进行了内部的用户调研，探究未来项目中应用图像识别技术的可能性。
前期调研
新闻实验室首先研究了视频记者的工作流程，询问他们认为人脸识别技术能怎样辅助他们的工作。实验室了解到，制作人和视频编辑在制作新闻时通常会以镜头(shot)为单位。他们会在BBC的媒体素材管理库里搜索所需要的镜头，许多镜头都是典型的新闻镜头，比如：
· 建筑（如财经新闻中出现的金丝雀码头）
·
· 人物行走（此时会有画外音介绍相关采访对象）
· 两三个名人在一起（如特朗普总统和特蕾莎·梅并肩行走）
样品设计
实验室研发的样品有多个组件，旨在减轻视频剪辑这项工作的负担。样品工具利用FaceRec处理原始视频得到的数据来突出视频中最重要的人物，并提示这些人物可能是谁。
A screenshot of our full prototype
（样品工具截屏；图源：Medium）
组件包括：
· 视频处理任务列表
· 人脸识别框
· 直方图，显示检测到的人脸的密度梯度
· 时间轴，显示检测到人物的姓名
· 轨迹窗口
下面为大家一一详解各组件。
任务列表
（任务列表；图源：Medium）
通过任务列表，视频编辑能轻松监控上传视频的实时状态。文件上传后，编辑就可以使用页面下方的视频播放器和人脸识别工具。列表中的任务名和素材库中的文件名一一对应，方便编辑快速定位所需视频。
人脸识别框
FaceRec处理后的数据包含人脸的图像坐标。用这一坐标数据就可以生成人脸识别框，让编辑在播放视频时能更容易地追踪人物。
直方图
（直方图，图源：Medium）
直方图里的每个矩形代表视频每帧图像中的人数。直方图是可交互的，编辑可以点击矩形来到对应的某帧图像。这样一来，编辑就能根据所需镜头里人数的多少从素材视频中快速定位。
举例来说，编辑要是想剪一个包含英国皇室全体成员的镜头，可以点击识别出多张面孔的时间点。编辑还可以通过直方图找到空镜头，比如议员开会前的议会大厦镜头。
时间轴
（时间轴；图源：Medium）
时间轴显示了识别出的人物的姓名，没能识别出来的人标为“未知”。用户可以点击时间轴的任意一点，找到包含特定人物的镜头。
轨迹窗口
轨迹窗口包含三个可折叠面板：
人物面板
时间轨面板
剪切面板
（轨迹窗口；图源：Medium）
人物面板显示了视频中识别出的人物的小头像。编辑可以选择一个或多个人物，找到所选人物出现的镜头。时间轨面板起到提示作用，让用户能跳至所选人物出现的某一特定时间点。
剪切面板只显示出现所选人物的连续镜头。编辑在制作纪念性视频时可能会用上这个功能。
测试结论
在进行了为期六周的测试后，实验室发现了FaceRec的局限之处，比如识别准确度还不够高，在一些镜头中难以识别出人物，产品还不够成熟等。
从用户调研中我们还发现了产品其他可能的用途。BBC实验室团队未来可能会依据这些调研结果创建新的研发项目。
比如：
自动化制作律表
“律表”是一个业内名词，指的是包含视频每个镜头具体描述的元数据文件。律表上通常会有镜头类型（如：特写、中镜头）、时间戳以及连续镜头的拍摄内容。
新闻机构经常能给制作人内容详细的律表。但BBC记者因为时间有限，常常不能提供详细的律表。利用人脸识别和其他图像分析工具，我们也许可以自动化制作律表，协助编辑和制作人找到他们需要的镜头素材。
快速定位受访对象
有些活动参与人数众多，很难从众多镜头中找到受访对象。面部识别工具能缩短找到相关人物镜头的时间。
人物提示
很多制作人都担心FaceRec会把人认错。如果BBC播放的是特蕾莎·梅的访问，而屏幕上显示的是默克尔的名字，这种错误肯定是不能容忍的。因为不能保证百分百的准确率，所以面部识别不会应用于在直播里自动标记显示人物姓名。
不过我们可以推出自动人脸提示功能，提示关键帧中出现的可能是哪些人物。这种功能可以添加一个选项按钮，这样就可以快速标记更多镜头中的人物，而不用把所有人名手打到系统里。这样的功能可以协调元数据内容规模和AI工具安全性之间的矛盾。
结语
虽然BBC新闻实验室为他们在六周内制作出的技术样品感到骄傲，但他们也充分认识到人脸识别技术面临的诸多挑战：准确识别、重建模型、每天处理上千个视频的巨大任务量，以及充足的经费支持等。因此，一项重要的任务就是找到可以接手FaceRec研发工作的团队。
不过，BBC新闻实验室存在的意义就是解决新想法、新用户、伟大技术和软件发展之间的摩擦。实验室很期待找到人脸识别技术以及其他AI技术的未来发展方向，为BBC新闻制作工作提供更多便捷。
（编译：刘天睿）
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