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云從科技劉寒冰:目前人臉識別大數(shù)據(jù)作戰(zhàn)平臺只是初級“天眼”

現(xiàn)在的人臉識別大數(shù)據(jù)作戰(zhàn)平臺接近初級“天眼”,主要涉及到人臉識別技術(shù)、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)的應(yīng)用。
  《速度與激情8》火熱上映,“天眼”系統(tǒng)仍然是劇中敵我雙方搶奪的重點,誰掌握了“天眼”的控制權(quán),誰就擁有追擊敵隊的主動權(quán)。在劇中,“天眼”系統(tǒng)可以整合(調(diào)取)全球所有的視頻監(jiān)控、手機音頻等數(shù)據(jù),再使用大數(shù)據(jù)和人臉識別等技術(shù)的迅速分析和處理,在極短的時間內(nèi)(分鐘)找到目標(biāo)人和目標(biāo)車輛進(jìn)行追蹤,讓目標(biāo)人或物無所遁形。并且這個“天眼”系統(tǒng)只有兩手寬的大小,體積輕巧便攜。

  影片中的“天眼”系統(tǒng)無疑極大滿足了觀眾對智能黑科技的想象,回歸現(xiàn)實,現(xiàn)階段的智能安防系統(tǒng)同樣可基于大數(shù)據(jù)、人臉識別智能分析等技術(shù)實現(xiàn)對目標(biāo)人、物的搜索和追蹤,只不過由于技術(shù)和環(huán)境因素的影響,目前的應(yīng)用還遠(yuǎn)沒有影片中成熟,從專業(yè)安防的角度來看“天眼”系統(tǒng)距離現(xiàn)實還有多遠(yuǎn)呢?本期話題大家談,我們邀請了云從科技產(chǎn)品總監(jiān)劉寒冰圍繞著這個話題談?wù)?


云從科技產(chǎn)品總監(jiān)劉寒冰

  市場分析角度

  a&s:不少業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為目前已有微型“天眼”系統(tǒng)的存在和應(yīng)用,您認(rèn)同這個觀點嗎?如果有,是否有相關(guān)的案例說明?

  劉寒冰:有,云從科技人臉大數(shù)據(jù)作戰(zhàn)平臺已經(jīng)在多省公安應(yīng)用,主要針對場景為網(wǎng)吧、酒店、街道、小區(qū)、樞紐機場、高鐵站等場所,通過“出”、“住”、“行”管控,用智能手段提高公安辦案效率與降低難度,實現(xiàn)全城封鎖革新戰(zhàn)法的普及。

  a&s:“天眼”系統(tǒng)的背后涉及到哪些具體的技術(shù)應(yīng)用?

  劉寒冰:現(xiàn)在的人臉識別大數(shù)據(jù)作戰(zhàn)平臺接近初級“天眼”,主要涉及到人臉識別技術(shù)、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)的應(yīng)用。

  在未來,逐步加入成熟的圖像識別(步態(tài)、服飾、動作、發(fā)型、車輛等)、聲紋識別技術(shù),并且隨著攝像機硬件的功能越來越強,“天眼”系統(tǒng)會越來越完善。

  但目前這些技術(shù)還無法大規(guī)模落地,所以初級“天眼”以能落地的人臉為主,人臉本身作為一個數(shù)據(jù)入口,也擁有非常巨大的價值。

  a&s:現(xiàn)實生活中各項技術(shù)和應(yīng)用的發(fā)展水平目前如何?

  劉寒冰:人臉識別技術(shù)相對成熟,目前已經(jīng)在大規(guī)模落地應(yīng)用,只是在針對一些細(xì)分問題進(jìn)行完善(如幼兒、少數(shù)民族等)。

  人臉識別主要應(yīng)用在金融、安防領(lǐng)域,金融行業(yè)中,云從科技已經(jīng)是銀行業(yè)第一大供應(yīng)商,與農(nóng)行、建行、交行、中行均有合作,其中農(nóng)行、交行是總行級別合作,應(yīng)用在全國所有網(wǎng)點。

  銀行領(lǐng)域主要應(yīng)用的是人臉識別技術(shù)中的1:1,特點是環(huán)境穩(wěn)定,受眾配合度高,一次只識別一個人。該領(lǐng)域人臉識別技術(shù)在過去兩年的激烈競爭中已經(jīng)相對成熟,現(xiàn)在的情況是提高識別率、穩(wěn)定性及活體檢測技術(shù)。

  安防領(lǐng)域,云從科技技術(shù)已經(jīng)在22省應(yīng)用,戰(zhàn)果被兩個省(廣東、河北)上報至公安部。安防領(lǐng)域主要是應(yīng)用1:N,特點是受眾無感觸、同時識別多人、非配合、環(huán)境多變,技術(shù)難度更高。

  當(dāng)人臉識別技術(shù)在銀行成功大規(guī)模應(yīng)用,技術(shù)已經(jīng)開始成熟到可以在安防實戰(zhàn)應(yīng)用,以往人臉識別技術(shù)在安防上的應(yīng)用還比較初淺,讓公安對人臉識別技術(shù)持懷疑態(tài)度,現(xiàn)在通過與鄂爾多斯等公安建立聯(lián)合實驗室,云從人臉識別戰(zhàn)法已經(jīng)產(chǎn)生大量戰(zhàn)果。

  目前人臉識別技術(shù)只適合在這種B端應(yīng)用,因為B端市場客戶的核心要求是,產(chǎn)品性能、服務(wù)好,對價格相對不敏感。但C端市場,因為目前產(chǎn)品需要定制化,所以談不上方便,而且成本必然下不去,性價比不可能高。

  另外可觀看4月3日的《經(jīng)濟半小時》、4月14日的《跨界見真章》,里面有部分云從人臉識別技術(shù)介紹。

  a&s:您認(rèn)為要實現(xiàn)影片中的“天眼”系統(tǒng)的技術(shù)水平,還有哪些方面需要突破和改進(jìn)?

  劉寒冰:雖然在學(xué)術(shù)界所做的實驗中,人臉識別率是很高的。但實際應(yīng)用中用監(jiān)控攝像頭識別人臉則不太容易。首先,室外監(jiān)控攝像頭所采集到的人臉圖像分辨率較低,直接影響識別精度,這是由于室外攝像頭一般需要監(jiān)控一片區(qū)域,拍攝距離相對較遠(yuǎn),采集數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)距離傳輸又限制了監(jiān)控攝像頭的分辨率,所以使得采集的人臉圖像比較模糊。

  其次,監(jiān)控攝像頭采集人臉數(shù)據(jù)的干擾因素很多,比如人臉的角度、光照條件、攝像頭抖動造成運動模糊等,這些都容易導(dǎo)致拍攝到的人臉數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中的人臉圖像無法準(zhǔn)確匹配。最后,也是最難處理的問題,目標(biāo)對象由于時間間隔造成的人臉老化、有意戴眼鏡或帽子等遮擋物,人臉識別就變得更加困難了,這時就要結(jié)合遠(yuǎn)距離步態(tài)識別、聲紋識別、發(fā)型識別等生物特征識別方法和服裝識別等圖像識別方法一起判斷。

  低分辨率模糊人臉圖像是室外監(jiān)控經(jīng)常碰到的一種情況,目前有一種名為超分辨率重建的技術(shù),結(jié)合人臉結(jié)構(gòu)等先驗知識,可以對模糊的人臉圖像進(jìn)行有效處理,增強其分辨率,大大提升室外人臉識別的精度。

  完善的“天眼”還需要強大的后臺系統(tǒng),這個系統(tǒng)可以控制包括公共交通、城市電力、電子監(jiān)控、銀行系統(tǒng)、警察系統(tǒng)等各方面,同時將所有聯(lián)網(wǎng)信息進(jìn)行收集和整合,記錄下公民的醫(yī)保號、醫(yī)療記錄、犯罪記錄、甚至上網(wǎng)閱覽內(nèi)容、輸入習(xí)慣等,結(jié)合以大數(shù)據(jù)分析時時更新后臺資料。

  最后,“天眼”成功運行的關(guān)鍵在于整合物理空間(線下)和網(wǎng)絡(luò)空間(線上)的多源多類型大規(guī)模數(shù)據(jù),然而目前這些數(shù)據(jù)相對獨立,形成所謂的“數(shù)據(jù)孤島”,給技術(shù)的發(fā)展帶來很大不便,可以考慮從國家層面上對各種數(shù)據(jù)資源統(tǒng)一管理和協(xié)調(diào),為國家安全提供更強有力的保障。

  技術(shù)分析角度

  a&s:公共視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)資源的開放、共享及安全(調(diào)取權(quán)限)問題

  劉寒冰:不存在開放、共享的問題,絕大部分公共視頻都是由公安調(diào)用,我們的系統(tǒng)部署在公安網(wǎng)里面,在公安的私有云上進(jìn)行數(shù)據(jù)分析與存儲。

  其次,云從科技參與的人臉識別國標(biāo)、部標(biāo)、行標(biāo)制定,將會規(guī)范技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),協(xié)助政府與公安統(tǒng)一使用規(guī)范,打通全國人臉大數(shù)據(jù)平臺。

  a&s:光線、服飾妝容、目標(biāo)高速移動等因素影響下動態(tài)人臉比對準(zhǔn)確性如何保持?

  劉寒冰:云從科技是通過雙層異構(gòu)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將兩張圖像送入不同的網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行干擾引子排除,通過光線優(yōu)化、3D旋正、反變換等方法,確保動態(tài)人臉的清晰。

  具體來說,我們有各種光線下的人臉照片,系統(tǒng)學(xué)習(xí)后,自動就能去除光線的影響;服飾妝容,只要不遮擋人臉的20%以上區(qū)域,化妝不太大改變臉型的結(jié)構(gòu),都可以識別;高速移動的人臉,在一定情況下,可以通過運動模糊算法的反變換,來使運動模糊的圖片變清晰一些,再做識別。

  a&s:海量高效的實時視頻分析運算,后端服務(wù)器有哪些要求?

  劉寒冰:基于通用的服務(wù)器上部署windows或者linux系統(tǒng),利用GPU對視頻中的圖像進(jìn)行特征提取處理,利用CPU對視頻進(jìn)行編解碼處理。

  為了加速比對效率,基于內(nèi)存進(jìn)行特征矢量比較。

  具體規(guī)格要根據(jù)實際的業(yè)務(wù)場景進(jìn)行相應(yīng)配置。

  通用配置為:

  操作系統(tǒng):Redhat 操作系統(tǒng)。

  CPU:Intel Xeon Processor 及以上;

  GPU:GTX 1080

  內(nèi)存:最小16GB,建議32GB及以上;

  硬盤:最小1TB空閑(取決于實際應(yīng)用場景和使用量)

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