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五到十年前，要問科技圈什么產(chǎn)品最火，肯定是「智能手機(jī)」，給手機(jī)賦予「智能」的概念是從功能機(jī)過度的一個(gè)結(jié)果，經(jīng)過多年發(fā)展，漸漸手機(jī)已經(jīng)擺脫了「智能」的名號，在大眾的印象中，「智能」已經(jīng)成為了手機(jī)的標(biāo)配。
「智能手機(jī)」到「手機(jī)」的蛻變，正是科技發(fā)展中所有技術(shù)的一個(gè)縮影，當(dāng)一個(gè)技術(shù)真正普及，不再是一個(gè)稀罕物，成為一個(gè)無所不在的東西，那么這項(xiàng)技術(shù)就變成了水、電一樣的基礎(chǔ)設(shè)施。目前火熱的人工智能，也正在這個(gè)蛻變的過程之中，然而如何更快的轉(zhuǎn)變，也是業(yè)界正在探討的問題。
我們的目標(biāo)就是AI計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)成為水和電一樣的生活必需品。
這是閱面科技CEO趙京雷在剛剛舉辦的發(fā)布會上所說的話。
11月1日上午，閱面科技在深圳大中華舉辦了一場發(fā)布會攜手英特爾 Movidius，推出了跨模態(tài)人臉識別引擎 Uniface、繁星 AI 芯片視覺模塊。這次發(fā)布會的主題，簡明扼要來說，就是閱面想用極低的門檻和成本，把計(jì)算機(jī)視覺推向大眾。
隨著人工智能行業(yè)的日益火爆，市場也正在逐漸轉(zhuǎn)變，比如最近大熱的iPhone X也讓業(yè)界產(chǎn)生了對人臉識別的濃厚興趣，目前業(yè)界也有不少巨頭和技術(shù)團(tuán)隊(duì)在進(jìn)行人臉識別技術(shù)的研發(fā)，從媒體曝光度來看，人臉識別應(yīng)用十分廣泛，市場火熱，但從技術(shù)層面來說，人臉識別技術(shù)依舊存在著許多難以攻克技術(shù)難題與門檻，核心算法就是其中之一。
今年7月份，雷鋒網(wǎng)專訪了閱面科技算法總監(jiān)童志軍，對今年閱面科技獲得FDDB和LFW兩個(gè)人臉識別比賽雙料冠軍所公布的技術(shù)突破進(jìn)行了討論，雷鋒網(wǎng)在專訪中了解到，閱面科技在FDDB上提交的全新檢測算法突破了小尺寸、模糊和動態(tài)人臉檢測的極限，而在LFW數(shù)據(jù)集也達(dá)到了99.82%±0.0007人臉驗(yàn)證精度的高水平。
在深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺核心算法領(lǐng)域，閱面科技此前的技術(shù)積累還是不錯(cuò)的。通過長時(shí)間在核心算法領(lǐng)域的探索，閱面在此次發(fā)布會上推出了其自主研發(fā)的業(yè)內(nèi)首個(gè)跨模態(tài)人臉識別引擎 UniFace。
據(jù)趙京雷介紹，與目前主流算法不同的是，UniFace打破了不同Sensor，不同環(huán)境，不同場景，不同領(lǐng)域人臉特征表達(dá)的限制，例如同一張注冊照片能在可見光、紅外、3D三種不同的Sensor中進(jìn)行識別，做到真正以FaceID為連通的人臉識別體系。
具體來說，大部分的人臉識別引擎都是基于可見光進(jìn)行人臉的識別監(jiān)測，而UniFace做了「跨傳感器集成」，除了可見光之外，還能夠兼容紅外、3D識別，這種多傳感器組合除了能夠大大的提高準(zhǔn)確率，還能擴(kuò)展不同場景的應(yīng)用。
昨天雷鋒網(wǎng)在報(bào)道中提到了「邊緣計(jì)算」的火熱，計(jì)算力向終端靠近似乎是目前AI落地到大眾應(yīng)用的一個(gè)趨勢，趙京雷說，UniFace 跨模態(tài)人臉識別引擎能夠憑借卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)讓前端方案擁有更加強(qiáng)大的處理能力，執(zhí)行圖像的計(jì)算和分析任務(wù)，并實(shí)現(xiàn)前端和云端的聯(lián)動以及知識的遷移，提高整體的識別效率，真正做到以 FaceID 為連通的人臉識別體系。
「無硬件，不AI」
趙京雷在發(fā)布會現(xiàn)場幾乎吼一般的強(qiáng)調(diào)了他的這一觀點(diǎn)。
趙京雷表示，硬件是人工智能的重要載體，而在AI要想成為水和電一樣的基礎(chǔ)設(shè)施的過程中，推廣和普及需要滿足成本低、功耗低等條件才行。
為了解決這些問題，閱面科技將其核心算法成果UniFace集成了一塊AI芯片視覺模塊，這就是開篇我們所說的那塊「繁星AI芯片」，這塊AI芯片視覺模塊由Sensor＋I(xiàn)SP＋VPU＋嵌入式深度學(xué)習(xí)視覺算法組成，能從芯片端智能輸出結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在模塊設(shè)計(jì)上，閱面科技也使用了常規(guī)的38mmX38mm的尺寸，此舉也是為了保障模塊能夠做到即插即用、方便便攜，模塊還支持多種數(shù)據(jù)輸出接口，方便集成，能夠降低開發(fā)智能視覺產(chǎn)品的技術(shù)成本。
為了能夠搭載適用于不同場景算法的應(yīng)用，閱面科技的這塊AI芯片視覺模塊能夠支持不同場景的算法IP：包括人臉識別模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、人機(jī)交互模塊。
雷鋒網(wǎng)也向閱面科技了解了三個(gè)模塊的能力：
人臉識別模塊：通過寬動態(tài)Sensor獲取圖像或視頻流，分析圖像或視頻流中的人臉圖像進(jìn)行檢測和識別，輸出結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可同時(shí)追蹤和抓拍30人，抓取最清晰、角度最好的人臉，抓拍率99%，誤檢率小于0.5%，抓拍重復(fù)率低于10%。同時(shí)，支持2萬人內(nèi)的完全本地人臉識別。支持本地特征提取后傳云端，滿足大于2萬人的人臉識別場景。
數(shù)據(jù)采集模塊：獲取并分析圖像或視頻流中的人頭和人臉信息，進(jìn)行人數(shù)、人群屬性以及軌跡分析。可實(shí)時(shí)記錄15人運(yùn)動軌跡及運(yùn)動方向，可進(jìn)行進(jìn)出指定區(qū)域的人數(shù)統(tǒng)計(jì)，準(zhǔn)確率達(dá)95%。在本次發(fā)布會現(xiàn)場，閱面科技還發(fā)布了其基于數(shù)據(jù)采集模塊研發(fā)的智能客群分析攝像機(jī)——閱客。利用繁星的本地計(jì)算能力，閱客可以輕松進(jìn)行實(shí)時(shí)客流計(jì)數(shù)、會員/熟客管理、軌跡管理等功能，商家能實(shí)時(shí)掌握顧客屬性和行為。
閱客
人機(jī)交互模塊：檢測識別圖像或視頻流中的手勢、人臉、人體，并轉(zhuǎn)化為指令使得機(jī)器做出正確響應(yīng)。毫秒級檢測及追蹤速度，響應(yīng)迅速，支持掌、拳、V字手型、伸掌、握拳、揮手等多種手勢操控，高魯棒性的人臉及人體檢測追蹤運(yùn)算。
值得關(guān)注的是，閱面科技的AI芯片視覺模塊還在功耗上進(jìn)行了一定的優(yōu)化，本地深度學(xué)習(xí)處理功耗僅為 0.5W，整體高峰功耗小于 2.5W。
「實(shí)時(shí)動態(tài)」、「低功耗」和「低成本」是閱面科技在推廣自己AI技術(shù)時(shí)的理念，而這些特點(diǎn)正是AI在普通消費(fèi)品上賦能所需要的。
在發(fā)布會后的采訪中，趙京雷也談及選擇消費(fèi)級產(chǎn)品市場作為切入點(diǎn)的原因：基于公有云的AI開放服務(wù)市場，未來是BAT等巨頭的展出，在這個(gè)領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)公司優(yōu)勢不大，而視覺在垂直領(lǐng)域的應(yīng)用，盡管前景廣闊，但是在數(shù)據(jù)采集等方面已經(jīng)不是技術(shù)能夠解決的事情，目前也有很多大公司在做。而視覺算法在消費(fèi)級市場的應(yīng)用目前看起來空間更廣闊，未來會有爆發(fā)性的增長。
這次的視覺模塊也是在這一市場的進(jìn)發(fā)，未來借助低成本的AI技術(shù)，助力行業(yè)的成熟，這也是閱面科技在其中的考量。
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