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“AI+人臉識別”核心演算法:一場技術反覆運算的攻防戰與持久戰
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由於眾所周知的原因,中國成為了人臉識別技術成長的最佳沃土。據統計,2016年中國平安城市的相關招標額總計達到660億元,而整個中國安防行業的規模更是千億級市場。據中安網資料顯示,中國安防行業市場規模從2012年的3240億元增長到2016年的5400億元,年複合增長率達到驚人的15%,而其中2016年視頻監控產品產值約達到962億元。

而在技術方面,中國視頻監控行業在經歷了過去十年的高清化、網格化的升級反覆運算後,已經形成了累計投入近萬億的硬體基礎設施。在視頻監控領域完成“看得見、看得清”兩步以後,人臉識別技術就猶如“看得懂”這臨門一腳,成為實現“AI+安防”最重要的一步,若是人臉識別技術確實能為安防這個正在不斷被做大的千億級蛋糕增加畫龍點睛的一筆,其市場規模足以令人驚歎。
 
雲從科技有限公司CFO陳琳
雲從科技有限公司CFO陳琳在接受本刊採訪時表示:“2017年,基於人臉識別技術的安防市場將會迎來一次大爆發。主要有兩大原因,首先,安防是絕對的市場剛需,與金融等其他應用領域‘求穩’的特點不同,安防的特點是‘爆發性',只要效用明顯,便會迅速且大範圍的推廣使用;其次,安防領域過去之所以沒有大範圍採用人臉識別技術,主要是由於當時的技術水準不過關而造成的,而今天的人臉識別技術已經足夠成熟,能夠真正提升整體的安防技術水準。而從實際應用案例的角度來看,比如2016年3月在廣州的人臉識別技術應用測試中,當時日本NEC以及德國科力達公司的人臉識別技術,在千萬級的人口庫中只能做到5%的TOP1命中率,這完全達不到實際應用的要求,而我們的測試結果則達到了50%以上的命中率,可以在實際的安防應用項目中發揮很好的效果。而且,我們相信未來隨著摩爾定律的不斷發展,AI賦能下的人臉識別技術將會在安防領域創造更多更為豐富的應用。”

之所以能夠做到如此高水準的應用能力,雲從科技仰賴的是“攝像頭模組+核心AI演算法”軟硬體一體化的解決方案。陳琳告訴記者:“在硬體方面,目前的存量攝像頭採集的照片,無論是從解析度還是拍攝角度來看,都不足以用來做人臉識別,雖然用於場景分析的問題不大,但不能進一步分析具體的面部細節,這也就造成人臉識別技術無法充分發揮效能。因此,我們認為軟硬體的良好結合就顯得尤為必要,在人臉識別技術切入安防領域時,一定要重新安裝更為匹配的攝像頭,針對一些新的角度來增加部署,這就是我們做軟硬體一體化方案的重要原因。”

而在軟體層面上,雲從則構建了“雙層異構深度神經網路+結構化生成模型+多維度決策系統+GPU訓練集群”的AI演算法架構,來實現可靠而穩定的人臉識別能力。對此,陳琳解釋到:“首先,雙層異構深度神經網路模型有助於解決跨場景人臉識別的問題,通過多工學習目標函數,能夠在數十億的資料集中選取有效的樣本進行訓練,克服了樣本選擇難的問題;其次,結構化生成模型可以利用已有的陣列資料生成角度、光照以及表情模型,並通過這些模型來類比真實場景的光照、角度以及表情資訊,從而生成大量不同光照、角度以及表情的資料,最後利用生成對抗網路(GAN)的思想,能夠保證生成的資料沒有失真,同時又模擬了複雜的場景,從而保證訓練的有效性;此外,多維度決策系統能夠搜集全域深度學習特徵,比如人臉屬性、表情、角度、光照、髮型以及嘴巴、眉眼、鼻子等局部特徵,進而利用遷移學習技術來訓練不同角度的模型,從而融合所有的特徵進行相似度的綜合計算;最後,通過超過500塊顯卡的GPU管理平臺進行資源的智慧調度,實現高效的深度學習訓練,能夠在1天的時間內完成10億人臉資料的訓練,從而每天處理超過100個的任務。除此,針對安防領域的實際應用,還需要針對模糊圖像來進行演算法層面上的提升,並增強對光線、角度等不利因素的魯棒性,以及提高人臉特徵檢索速度,使得能在很短的時間內在億級人臉圖像庫中檢索。目前公司的產品方案已經在全國22個省進行了上線實戰(比如省級靜態大庫刑總的應用、千路門禁社區和平安城市融合應用等),並獲得了公安部的高度認可,引領了公安行業戰法的變革。”
 
北京飛搜科技有限公司首席專家董遠
北京飛搜科技有限公司首席專家董遠表示:“針對安防這塊龐大的應用市場,我們主要從軟體層面出發,核心技術是基於深度學習(卷積神經網路)的人臉識別演算法。截止目前,我們開發出了To B的多個線上API以及離線SDK產品線,其中包括人臉檢測、特徵點定位(包含5點、27點、68點以及194點)、人臉識別(人臉校驗1:1,人臉檢索1:N)、人臉屬性識別(性別、年齡、種族以及顏值等)以及目標/場景識別等。通過與業內其他應用型廠商之間的合作,我們的人臉識別監控方案已經成功在新疆、內蒙、陝西以及甘肅等西北區域的智慧安防專案當中實現了落地應用,目前已經成為監控平臺的技術集成商。”

而針對具體的安防應用,董遠也十分贊同“軟硬結合”的方式,他表示:“如果對人臉識別的準確率有較高的期待,則在實際項目當中會對攝像機的解析度、焦距、光線以及角度等方面都有比較嚴格的技術要求。在我們實際的安防項目當中,我們會盡力的使用高解析度的攝像頭,同時結合人臉追蹤、超解析度、圖像品質以及人臉角度判別技術,在攝像頭的視頻流當中,選取品質最好的人臉來進行識別,從而提高人臉識別的整體精度。此外,表情事實上對於人臉識別的精度沒有影響,而戴眼鏡的人臉會對精度產生較大影響。”(責編:振鵬)
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