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人脸识别大放光彩 现今其技术水平怎样?
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日期:2017-02-13 10:55:23来源:物联中国 点击:507
核心提示:2016年是人脸识别年,各种人脸识别公司携资本及AI概念,大肆霸占各种版面。各种LFW和FDDB的排名应接不暇,群众一脸懵逼。不可否认,伴随大

       2016年是人脸识别年,各种人脸识别公司携资本及AI概念,大肆霸占各种版面。各种LFW和FDDB的排名应接不暇,群众一脸懵逼。不可否认,伴随大数据及GPU的应用,人脸识别在2016突飞猛进,进步神速。但是实战落地效果如何?各种刷分排名是否说明问题?哪些行业率先落地了应用?有的企业重PR,有的企业闷头搞项目,有的重刷分,有的忙推广。

       2017年春运,北京、上海、广州、深圳等大型火车站均开通了自助“刷脸检票”通道。据北京西站统计,该站启用的6台刷脸机,虽然只占全车站进站验票口的1/20,可通过的旅客量却是人工验票口的10倍。同时上海站表示逐步以人脸识别验票代替人工验票,中国铁总表示今年开启智慧春运,人脸识别检票是重要举措。

       自助“刷脸检票”进站,旅客需将二代身份证和蓝色车票叠放在一起,车票要放在身份证上方,车票正面的二维码要朝上、朝前,将身份证和车票一起放入闸机插入口,摄像头会采集旅客的人脸信息,与身份证人脸信息进行识别,如果一致的话,闸机就会打开,旅客就可以通过进站。此项能实现5秒内“刷脸”进站的“黑科技”颇受旅客欢迎,相比通过人工通道进站,“刷脸”进站速度更快,更方便快捷。

       据新闻报道,上海火车站相关负责人透露,目前上海火车站的刷脸进站设备,全部来自中国铁路总公司,上海站只是配合落地测试。据说这套刷脸系统不光是为春运准备,以后火车站会逐步用机器代替人工,执行检票进站工作。

       相关业务的推进,会进行公开的招标,然后得出一个最优的结果。顺便看一下,NEC到底在人脸识别方面是什么水平。

       NEC的信息显示,这家日本公司的人脸识别软件NeoFace,2013年正式引入中国销售,NEC的这套系统曾经在里约奥运会、秘鲁APEC会议上发挥作用。

       NEC是一家有技术基础,有商业应用,在中国也运营多年的公司。在火车站运行的“刷脸”机器,至少应该是商业上很成熟的产品。虽说商业的归商业,但谁都希望自己国家的企业更多案例实践。希望中国的人工智能公司继续加油,X汤、X视、X瞳、X图、X从等一干被给予厚望的人脸识别算法及解决方案公司,日益落地更多案例。

       关于LFW和FDDB的排名

       作为人脸识别全世界最权威的两个数据库FDDB(FaceDetection Data Set and Benchmark)和LFW(Labeled Faces in the Wild Home),分别对人脸识别中最基本的两个问题:检测和识别,给出了详细的测试要求与评分标准。

       无约束自然场景人脸识别数据集,该数据集由13000多张全世界知名人士互联网自然场景不同朝向、表情和光照环境人脸图片组成,共有5000多人,其中有1680人有2张或2张以上人脸图片。每张人脸图片都有其唯一的姓名ID和序号加以区分。

       FDDB(人脸检测数据集)

       无约束自然场景人脸检测数据集,该数据集包含在从各个不同自然场景不面孔拍摄的2845幅图像中的5171个人脸。每个人脸都有其规定的坐标位置。

       随着深度学习技术与人脸识别技术的进一步结合,数据库测试的成绩完全可以通过对应数据针对性学习与超算集群硬件堆砌,反复验证,达到满分。即使在FDDB与LFW数据库上将识别率都刷到满分,也并不能证明该人脸识别技术能够在实际应用场景中使用,实际应用场景与数据库数据有天差地壤的区别,就像是纸上谈兵与打仗的区别,就像给了题库再考试!

       FDDB和LFW刷分秘籍

       1、依靠超大规模的互联网人脸数据

       2、依靠超高性能的超算集群与GPU集群训练深度网络(减小人脸识别深度算法训练时间和经验错误);

       3、依靠不同深度、复杂度的深度学习模型叠加。(对某些深度算法的错误数据用另一类深度算法弥补纠错)。

       4、在已知测试数据和标准答案的情况下,针对性学习与训练;(反复针对性优化)

       LFW与FDDB是题库性质的测试,最主要的作用是测试一套系统能不能达到基本的人脸识别能力。什么说它是题库,就是因为这6000组网络样本——6000张照片,是固定的。任何一个系统都可以对这6000组样本进行有针对性的优化,从而达到刷高分的效果。

       各厂家轮流刷排名,其实就好像小学的一个班级,有12个孩子曾经在不同学期获得第一名,大家就都宣传自己是No.1,且考试题还是提前命好的。

       人脸识别的未来发展

       人脸识别的政策利好密集,国家密集出台了《安全防范视频监控人脸识别系统技术要求》、《信息安全技术网络人脸识别认证系统安全技术要求》等法律法规,为人脸识别在金融、网络、医疗等领域的普及打下了坚实的基础。市场方面,多家银行均已经引入人脸识别用于身份验证等多种业务办理。伴随人脸识别技术成熟度进一步提高,我们预计人脸识别的落地有望加快。并且在平安城市图侦、楼宇闸机、考勤、VIP识别、商场人流等方面,空间巨大。

       根据前瞻产业研究院的数据,2007年至2013年六年期间,全球生物识别技术行业市场规模年均复合增长率为21.7%,预计2020年生物识别技术全球市场规模将达到250亿美元。其中人脸识别技术增速在众多的生物识别技术中居于前列,预计到2020年,人脸识别技术市场规模将达到24亿美元(小编认为比较保守)。

出处:物联中国
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