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打开旷视科技的“黑盒子”
作者: 张戈 | 来源: TechECR
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“AI即服务”可以理解为人工智能应用理念,但前提是必须放置在行业应用场景中理解。大到智慧城市,小到园区门禁都属于人脸识别在安防领域的应用场景。

 


  我有一张脸,脸皮不厚,但作用万能,例如打卡支付、通关住店。还是这张脸,曾经一度,我以为混个“脸熟”也是一种资历,但现在意识到,“脸熟”原来如此轻而易举。

  重新定义脸的价值

  言归正传。人工智能趋于成熟,“脸”的价值也被重新定义,上班、消费、出行、娱乐都可以依靠“刷脸”验明正身,“刷脸”市场也因此充满想象空间。

  旷视科技,一家靠脸吃饭的人工智能企业,一家在人脸识别领域达到世界水平的企业。其能将数学算法与应用场景进行最有效地结合,例如在机场通常会出现的逆光影像,但在高铁站则不会出现自然光照射;其还可以在网络边缘就完成大部分图像处理,就是影视作品中的“抠图”,传输回云端的图像只有人脸、车牌,而没有复杂的背景画面。

  2017年,旷视科技在MS COCO(常见物体图像识别)、Places(侧重对场景的理解)两项全球顶级计算机视觉竞赛中,击败微软、谷歌和Facebook三巨头,夺得三项世界冠军。同时,旷视科技旗下的FaceID平台,已经为全球超过2.5亿用户实现了在线身份验证,是中国最大的第三方实名验证平台。

  安防中的人脸视频

  安洋,旷视科技智能安防业务产品及解决方案负责人。其认为,“‘AI即服务’可以理解为人工智能应用理念,但前提是必须放置在行业应用场景中理解。而大到智慧城市,小到园区门禁,都属于人脸识别在安防领域的应用场景。” 

  其实,安防或者称泛安防包括诸多领域,甚至可称为“城市大脑”。首先,在汽车站、火车站、机场、校园、园区等场景中,都需要通过人脸识别证明“我就是我”。同时,城市公检法司、交通、旅游、城管等具有执法权的部门,也需要通过人脸识别证明“他不是我”。

  “具体而言,人脸识别可分为‘黑名单’模式和‘白名单’模式。”安洋说。举例说明,2018年5月20日,张学友嘉兴演唱会,浙江警方现场抓获一名网上逃犯,这是继4月7日南昌演唱会、5月5日赣州演唱会后,张学友的再三“立功”。

  其实,这就是典型的人脸识别“黑名单”模式。“旷视科技可以实现在百万级底库情况下,视频流输入秒级报警,准确度达到95%以上。”安洋说。这种比对难度,要比在100万个“O”中,找到1个“C”,还高100万倍。

  人脸识别三步走

  当然,不管是“黑名单”,还是“白名单”均需要算法、算力的支撑。而从技术角度进行解析,人脸识别又分为三个步骤:第一步去粗取精,在视频影像内迅速检测出“人脸”,并剔除无用信息;第二步画龙点睛,以不同的算法对“人脸”进行特征值解析;第三步去伪存真,与底库信息进行对比,并锁定目标。

  “其中,旷视科技将第一个步骤放在前端完成,几乎在图像采集的同时,完成初期图像分析处理,原理类似边缘进行计算。”安洋说。目前,旷视科技英特尔深度合作,基于英特尔Movidius平台进行视频算法优化,并将算法烧制到英特尔至强可扩展处理器中,同时将至强可扩展处理器焊接在旷视科技AI相机中。经过此合作,同等算力情况下,旷视科技能够达到竞品性能8倍以上。

  也就是说,旷视科技可以在前端AI相机中,就完成“抠像”处理,在剔除无用信息的同时,节省了带宽资源和计算资源。也正因此,旷视科技能支撑地铁等高人流密度场景,而竞品很可能因为性能不足而“丢脸”。

  而在云端则是旷视洞鉴人像系统,它以人脸识别、视频结构化技术为支撑,涵盖人脸信息、视频信息、预警分析等要素。在技术层面,旷视科技则巧妙地区分了CPU与GPU之间性能区别。其实在“画龙点睛”阶段,通过数学算法,每张脸已经转化为计算机所能识别的多维向量。而在“去伪存真”阶段,判断我是不是我,就要求两个多维向量之间的距离。“求多维向量之间的距离,就是最典型的浮点运算,而通过与英特尔合作,对算法调优,而提高检索效率。”安洋说。

  据悉,目前旷视科技已经帮助全国32个省市的公安系统,部署了端到端智能安防产品及解决方案,帮助警方破获案件5000多起,真正实现了数字化、智能化安防的实战落地。

责任编辑:刘沙

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关于端到端智能安防产品及解决方案

旷视科技端到端智能安防产品及解决方案,基于先进深度学习算法研发的计算机视觉感知技术,结合公安业务中的典型场景和实战诉求,创新打造覆盖安防视频监控感知前端、移动终端、解析后端的全栈式“端到端”产品矩阵和立体业务设计,帮助传统安防实现全面、彻底的智能化转型。

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