安防視頻監(jiān)控每天都會(huì)產(chǎn)生數(shù)以億計(jì)的圖像數(shù)據(jù)，如何對(duì)海量的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析檢索對(duì)行業(yè)提出了挑戰(zhàn)。而人工智能的出現(xiàn)讓這些棘手問題變得簡(jiǎn)單，近日，天地偉業(yè)總工程師楊清永（以下簡(jiǎn)稱楊清永）就人工智能與安防給出了他自己的看法。

基于AI的人臉識(shí)別成長(zhǎng)軌跡

這幾年，人工智能火速發(fā)展，已悄然成為當(dāng)今時(shí)代的一個(gè)熱門話題。無(wú)論是媒體還是企業(yè)，大街小巷都在聊AI。作為與尖端科技緊密聯(lián)系的行業(yè)，安防自然也不能“落后”。楊清永透過雷鋒網(wǎng)表示，目前人工智能在安防領(lǐng)域已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用，包括機(jī)器人、語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、專家決策系統(tǒng)等等。

對(duì)此，楊清永著重介紹了人臉識(shí)別，他認(rèn)為，如今人臉識(shí)別無(wú)論是在應(yīng)用層還是研究面都相對(duì)較熱，這與機(jī)器人、智能交通等行業(yè)的全速發(fā)展有著很大聯(lián)系。

首先，他談到了人臉識(shí)別的發(fā)展歷程，他介紹說(shuō)，人臉識(shí)別1964年在國(guó)外起步，而后20年這項(xiàng)技術(shù)基本還是在國(guó)外生根成長(zhǎng)，直到98年，漢王推出人臉考勤門禁系統(tǒng)，緊接著國(guó)內(nèi)的一些廠家開始在人臉識(shí)別算法方面有了一些突破，并且把人臉識(shí)別技術(shù)開始融入到應(yīng)用領(lǐng)域。再接著，隨著GPU技術(shù)的高速發(fā)展，一個(gè)可以用來(lái)“短跑”的硬件平臺(tái)逐漸成熟，深度學(xué)習(xí)技術(shù)得到快速發(fā)長(zhǎng)。

深度學(xué)習(xí)與人臉識(shí)別的完美邂逅讓傳統(tǒng)人臉識(shí)別算法相形見絀。他解釋說(shuō)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用之前，人臉識(shí)別算法都稱為傳統(tǒng)人臉識(shí)別算法，也就是說(shuō)無(wú)論通過幾何模型還是模式匹配，傳統(tǒng)算法都會(huì)產(chǎn)生一個(gè)上限值，差不多達(dá)到70%以后就很難再提升。而多年之后，深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)與成熟，讓機(jī)器的辨識(shí)準(zhǔn)確度達(dá)到了96%以上，超過人眼的94.9%。他表示，這是人工智能在人臉識(shí)別領(lǐng)域內(nèi)的一個(gè)重大突破，也就是說(shuō)現(xiàn)在機(jī)器的判斷、識(shí)別能力已經(jīng)超過了人類，以此為點(diǎn)，接下來(lái)，機(jī)器還可以代替人類去做很多包括視頻布控、動(dòng)態(tài)人臉布控、人臉識(shí)別應(yīng)用，幫助人們進(jìn)攻金融領(lǐng)域、參加反恐、維穩(wěn)等等。

人臉識(shí)別加入AI血液有何不同

緊接著，楊清永又重點(diǎn)談了基于深度學(xué)習(xí)人臉識(shí)別的益處。

科技作為生產(chǎn)力，考量產(chǎn)品的生產(chǎn)能力、技術(shù)、以及新科技的應(yīng)用都應(yīng)將用戶感受、產(chǎn)品方便程度、使用流暢性作為決定因素?；诖耍ㄟ^雷鋒網(wǎng)強(qiáng)調(diào)，在所有的生物識(shí)別技術(shù)中人臉識(shí)別有先天性的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。他解釋說(shuō)，現(xiàn)如今，在傳統(tǒng)公共領(lǐng)域，傳統(tǒng)的核查手段都必須要影響個(gè)人的正常行為，而且耗時(shí)耗力，而唯獨(dú)人臉識(shí)別的有效運(yùn)用能夠改變這一長(zhǎng)期都解決不了的問題。他舉例表示，正如12年的周克華的持槍殺人案，該案件投入了超3000警力，持續(xù)調(diào)查了八年左右，大量重復(fù)地觀看視頻錄像，最后在施工錄像里面找到了一些線索，如果當(dāng)時(shí)能用現(xiàn)在基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別技術(shù)，可大大縮短破案時(shí)間，節(jié)約警力。

“新型”人臉識(shí)別的弊端

當(dāng)然，不管技術(shù)發(fā)展得有多快多好，總能找到不盡如人意的地方，楊清永也認(rèn)同了人臉識(shí)別技術(shù)并不是萬(wàn)能的看法。他介紹說(shuō)，和其他生物識(shí)別技術(shù)相比，它也存在一些先天缺陷，就此，他談了其中三個(gè)問題。

一、人臉相似性。很多人的人臉特征都非常相似，機(jī)器找出人臉非常簡(jiǎn)單，但準(zhǔn)確區(qū)分存在難度；

二、強(qiáng)逆光檢測(cè)，強(qiáng)逆光是人臉識(shí)別遇到的最大難題之一，人臉識(shí)別90%的應(yīng)用場(chǎng)景都在出入口，如果在室外，很有可能遭遇強(qiáng)逆光環(huán)境，而現(xiàn)在攝像機(jī)能調(diào)節(jié)寬動(dòng)態(tài)的幅度非常有限，寬動(dòng)態(tài)在強(qiáng)逆光環(huán)境下又顯得束手無(wú)策，基于此，現(xiàn)在常用的方法就是補(bǔ)光，而這種方法在某種程度上又讓人的眼睛變得非常不舒服；

三、信息不完整。比如受測(cè)者臉部遮擋范圍超過50%、身份信息更新不及時(shí)、整容等問題的出現(xiàn)會(huì)讓人臉識(shí)別技術(shù)成熟度稍顯不足。但他同時(shí)表示，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)一步深化，國(guó)內(nèi)一些企業(yè)針對(duì)以上遮擋等方面的問題已經(jīng)提出了解決方案并得到了非常可觀的進(jìn)展。

他認(rèn)為，市場(chǎng)上現(xiàn)在對(duì)于人臉識(shí)別持懷疑態(tài)度是正常的，所有技術(shù)的萌芽到成熟到落地應(yīng)用都要經(jīng)過大量的測(cè)試、否定。但他同時(shí)樂觀的表示，將來(lái)無(wú)論在商用亦或是民用領(lǐng)域，人臉識(shí)別和生物識(shí)別技術(shù)都將成為大勢(shì)。屆時(shí)，人臉識(shí)別的布局將會(huì)比現(xiàn)在的交通卡口錄像機(jī)還要密集，無(wú)論去到哪兒、做什么事、什么時(shí)間，你的信息將會(huì)被瞬時(shí)掌控，你的出行可以說(shuō)沒有秘密可言，到那時(shí)，犯罪將會(huì)直線下降，社會(huì)也會(huì)變得穩(wěn)定，而這也正是全體安防同仁的一致目標(biāo)與渴望。

如何看“闖入”安防圈的商湯、曠視等“獨(dú)角獸”

最后，楊清永又談了一下安防行業(yè)最近闖進(jìn)的兩頭“獨(dú)角獸”商湯、曠視。

商湯、曠視的強(qiáng)勢(shì)進(jìn)駐無(wú)疑讓本安靜和諧的安防圈有了一絲躁動(dòng)。對(duì)此，楊清永也談了談他的看法，他首先肯定了商湯、曠視的知名度及算法的可靠、穩(wěn)定、高效性。他同時(shí)也通過雷鋒網(wǎng)強(qiáng)調(diào)，基于他們的互聯(lián)網(wǎng)背景，血液里流淌的就是宣傳及高調(diào)的基因，在獲得相同的成績(jī)下，低調(diào)的安防企業(yè)會(huì)顯得不是那么的顯眼。

隨后，他也毫不避諱地談?wù)摿诉@兩頭獨(dú)角獸與安防的“利益糾葛”，他認(rèn)為，如果他們優(yōu)秀的算法能成功地融入到安防行業(yè)，勢(shì)必會(huì)讓安防行業(yè)改頭換面、重?zé)ㄉ鷻C(jī)，也許他們的進(jìn)駐很有可能會(huì)讓一部分企業(yè)倒下，但對(duì)于整個(gè)安防行業(yè)來(lái)說(shuō)，這是利遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于弊的。

但他同時(shí)表明，至于現(xiàn)在很多人談?wù)摰纳虦?、曠視安防人工智能“巨頭”說(shuō)，他還持觀望態(tài)度，他表示，由于安防系統(tǒng)的天生繁雜性，一套系統(tǒng)工程量巨大，僅憑一項(xiàng)技術(shù)很難在行業(yè)站穩(wěn)腳跟。他認(rèn)為，在此情形下，只有將他們的核心技術(shù)融入到安防產(chǎn)業(yè)鏈的前端到后端才是他們成功布局安防圈的關(guān)鍵，但這也是最難攻克的一關(guān)，因?yàn)楝F(xiàn)在算法的門檻并不高，所以拿下安防產(chǎn)業(yè)鏈閉環(huán)的生態(tài)絕非易事。

雷鋒網(wǎng)認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)在初期階段解決了人與人之間的突破時(shí)空的連接問題，但到了人工智能高階階段，它解決問題的方式變得更加高效，在此為背景下的場(chǎng)景應(yīng)用雖然已大規(guī)模鋪開，但很多方面還不盡如人意，存在很多局限性，也許，這也正是我們進(jìn)一步探索更好的、功能更全的AI的意義所在。

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