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人脸识别市场深度透析
编辑:雁枫 [ 2017-11-24 13:46:11 ] 文章来源:数字标牌网
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7月,商汤科技获得4.1亿美元B轮融资;10月,旷视科技获得4.6亿美元C轮融资;11月,依图科技获得3.8亿元人名币C轮融资;同样在11月,云从科技完成5亿人民币B轮融资,总计获得25亿元人民币......今年人脸识别热度迅速上升。

同样的,人脸识别在第十九届高交会上大放异彩,商汤科技、旷世科技、恩钛、图麟科技等人脸识别公司纷纷展示相应的算法和产品。从现场来看,人脸识别将在智能安防和手机领域迅速普及,并向智能车载、智能零售、智能试衣间等新兴应用拓展。

作为“中国科技第一展”,第十九届高交会共有3000+展商参展,累计59.2万人次参观。在这么多展位当中,笔者发现多家人脸识别厂商的颜值PK游戏吸引了众多观众的驻足。观众争相站在集成了摄像头的大屏幕前方,系统即可锁定人脸并进一步识别出你的性别/年龄/情绪甚至是魅力值。

其实,这只是人脸识别最基础的一个娱乐级应用,更多的应用已经慢慢地渗透到人们的生活当中。例如从上一届高交会开始,就采用了人像识别+现场安保双系统,更好地保证观众能够有序进场及展会现场的安全。

在高交会现场,曾在今年7月份拿下高达4.1亿美元B轮融资的商汤科技全面展示其了利用AI技术拓展的应用场景,包括SensePose、SenseFace、SenseVideo、SenePhoto、SenseAR等解决方案。其中,商汤科技在安防领域的有很大进展。

例如下图是商汤科技展位的一个大屏幕,是商汤科技在高交会展馆四周布置了9个摄像头传回来的画面,可以实时抓拍经过的观众头像。通过预先设置的黑名单、白名单、在逃人员等重点监控人员进行实时人脸搜索比对,从而实现实时警告、实时检索等功能。

可以看到,高交会第一天屏幕上已经抓拍了2.6万张的照片。但与智慧城市的千万人次的安防系统相比在体量上仍然差了一个数量级。据深圳市恩钛控股有限公司的现场工作人员介绍,人脸识别库会随着数量级的增加让识别精度和识别速度大大降低。恩钛的人脸识别算法iFindface神经卷积层可达到300层,最高有十亿数量级人脸库,iFindface人脸识别算法进行搜索比对等操作仅需0.5秒。

据了解,恩钛的人脸识别神经网络算法iFindface在多个人脸识别竞赛中排名第一,打败了谷歌、苹果、NEC等国内外人脸识别算法。除了应用于视频动态识别,iFindface算法还可判断对象的年龄和性别等人脸属性,判断多达57种情绪,已被广泛应用于媒体效果测量、广告精准投放、与市场研究分析等领域,帮助开展各类基于人脸的分析工作。

此外,旷视科技(FACE++)展示了他们的旷视天眼系统,将人脸识别、人脸比对、视频结构化等技术通过赋能城市公共视频监控系统,帮助公安机关迅速、精准的识别比对目标人员,并实时分析目标人员识别地点、识别时间、行为轨迹、落脚点等信息,为办案人员提供全方位、高效率的线索反馈,可大大提升案件侦破率。

视频结构化,构建智能安防

随着人脸识别、人工智能的快速发展,可检索、可追溯、可自动分析、可深度挖掘的视频智能化正成为现实。商汤科技展示了运用在安防交通领域的视频结构化解决方案,可以同时识别包括汽车/摩托车等机动车辆、人(性别、年龄、衣服的种类、颜色)、运动轨迹等信息。

据现场工作人员介绍,视频结构化是一种视频内容信息提取的技术,它对视频内容按照语义关系,采用时空分割、特征提取、对象识别等处理手段,组织成可供计算机和人理解的文本信息的技术。这些以来,系统可大量去除没有意义的视频内容,设定关键信息的属性,进行高度压缩的存储。

公安、交通部门针对感兴趣的目标、物体(包括人、车、非机动车、路牌等),可由人工智能自动逐一检测出来,进行跟踪,厘清其属性。比如,具体到一个人,分析包含年龄、性别、衣着、手提物品等各式各样类型的属性;车可以包含车牌、车型、颜色等一系列的属性。

在传统的计算机架构中,使用者是无法用自然语言去搜索视频中的内容,例如公安部门要寻找一个红衣女子,只能够在海量的视频中进行人力搜索。随着人工智能的迅速发展,计算机通过算法可以实现让使用者给出一段自然语言的描述进行功能性搜索,如以图搜图或者文字搜索,在海量的视频信息中找到具体目标。同样是寻找一个红衣女子,公安部门只需要输入 “红衣女子 大概年龄 大概在什么地点出没过”等关键词,既可以迅速找到女子的位置以及她的运动轨迹。

不仅仅是安防,实现视频结构化之后,可以实现更多的智能应用。

以传统的车辆智能监测记录系统(俗称“卡口系统”)为例,它是视频监控中的一种核心应用,主要面向交通管理,现有系统中,通过以车牌为核心,用于提取车牌信息。实际上,对于视频内容而言,大量有效信息卡口系统并没有提取出来,比如车的类别、车型大小、车身颜色,但是,借助数据结构化就能有效提取所有相关信息,比如,通过卡口的车,可以具体到现代汽车品牌、伊兰特系列2007年款。这样非常方便交通部门查处“套牌”。

从芯片到摄像头模组,手机全产业链迎接人脸识别

随着iPhone X FACE ID解决方案的推出,人脸识别在智能手机上也有爆发性应用的趋势。

在本次高交会上,奥比中光首次展示了其针对智能手机的前置3D人脸识别结构光摄像头模组方案——Astra P。IR尺寸:7.47.44.8mm,LDM:5.15.14.55mm,深度范围为0.25—1.2m,功耗小于0.5w。这一代产品更加小型化,分辨率更高,功耗更低,将适用于包括手机、机器人等众多有3D视觉需求的产品厂商,据说已经有手机客户准备采用。

在芯片端,人脸识别专用芯片也已经面世。金花智能在高交会上发布了全球首款人脸识别AI芯片“长安芯”。据了解,“长安芯”以人工智能面部识别为基础,将深层神经网络嵌入到半导体芯片中,体积仅为2mm X 2mm,功耗小于1毫瓦,跟常规智能芯片相比能耗降低了5000倍,但准确率可以高达97%,即使在面部黑暗、发型及颜色和面部微表情变化等条件下也能够准确地识别面部。 金花智能与金立通信进行签约合作,双方将在人工智能领域展开全面战略合作,联合布局人工智能手机未来市场。

寒武纪智能作为一家机器人公司,也提供了嵌入式终端人脸识别算法SDK。现场展示了基于小米手机开发的人脸识别APP,可识别人的性别年龄和表情,但更偏向于娱乐应用,识别率有待提高。

智能试衣间、智能零售、智能车载…还有更多可能

除了智能安防和手机,人脸识别开始向智能车载、智能零售、智能试衣间等新兴应用拓展。

奥比中光展示了基于3D摄像头传感技术的3D试衣间,里面有四排16个摄像头,可以瞬间扫描身高、胸围、腰围、裤长等10余项数据,几秒后能呈现真人3D影像。

据现场工作人员介绍, 现在3D试衣间的售价在18万元左右,有两种商业模式。一种是提供给服装企业的连锁店,可以给客人提供精准的尺寸,并根据数据定制西装等衣服。另外一种是奥比中光自己自营,在重要的shopping mall或者机场放置3D试衣间。

此外,云之梦也展示了他们的智能试衣镜,设备上方的深度摄像头对于用户的正面身形进行扫描,得到正面的3D身形数据,选择相应的服装会自动匹配大小尺码,展示试穿效果,对于线下的商户来说,如果部署这套设备,可以省去了试衣间的空间,对于用户来说也能更简单的看到试穿效果,而且还可以支持直接扫描二维码购买。据了解,该产品已经在杭州等城市试用。

另外,还有智能零售。图麟科技展示了新零售AI系统,集成了智能货架陈列分析技术,能自动统计各种商品在货架上的陈列数据,达到 95% 以上的识别准确率,解决快消品牌厂商长期存在的抽样调查费用昂贵、数据不准确、时间滞后、货架排面非标准化等问题。¬据了解,新零售AI系统目前主要应用在智能货架、智能识别分析、智能客流分析、视觉搜索等四大方面。

商汤科技与苏宁未来店合作,实现“刷脸消费、拿了就走”的无阻碍购物流程,从而提升购物体验、优化运营。在AI技术的驱动下,用户、货物、场景之间的关系将得到重新定义。

 


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