重慶監(jiān)控不僅限于“過(guò)街神器”金融安防才是人臉識(shí)別主舞臺(tái)5月4日上午，山東省濟(jì)南市歷下區(qū)經(jīng)十路與舜耕路交叉口人車如織。隨著東西方向綠色交通指示燈亮起，路口東西方的大小車輛徐徐啟動(dòng)。此時(shí)，雖然南北方向早已亮起紅燈，仍有行人和電動(dòng)車“毫秒必爭(zhēng)”，沖刺般奔向馬路對(duì)面。許多市民還不知曉，自己搶行的路口，已經(jīng)安裝啟用了抓拍“神器”——具備人臉識(shí)別功能的“電子警察”，它采用高清攝像頭即時(shí)抓拍，通過(guò)人臉識(shí)別系統(tǒng)能夠自動(dòng)獲取違法人信息。通過(guò)人臉識(shí)別狠治“中國(guó)式過(guò)馬路”，已經(jīng)不再是什么新鮮事了。不知不覺(jué),高大上的人臉識(shí)別技術(shù)逐漸影響著我們的生活,那么這種技術(shù)到底是怎樣實(shí)現(xiàn)的呢?

不僅限于“過(guò)街神器” 金融安防才是人臉識(shí)別主舞臺(tái)

    用算法提取圖像“標(biāo)簽”，在數(shù)據(jù)庫(kù)中比對(duì)配對(duì)

    “人臉識(shí)別是人工智能的眼睛。”從2008年就開(kāi)始跟蹤這項(xiàng)技術(shù)的濟(jì)南果殼視界信息科技有限公司總經(jīng)理傅磊稱,人工智能的發(fā)展取決于這一支撐技術(shù)的發(fā)展。

    重慶監(jiān)控山東大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院教授,中國(guó)圖像圖形青工委副主任張偉,主要從事計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別等領(lǐng)域的研究。他形容人臉識(shí)別就像大腦識(shí)別物體,眼睛看到物體后,大腦根據(jù)其特征提取信息進(jìn)行識(shí)別。

    張偉介紹,人臉識(shí)別目前用得比較多的采集方式,就是用攝像機(jī)采集到圖像,再通過(guò)先進(jìn)的算法,把圖像的特征提取出來(lái),將這幅圖像獨(dú)特的“標(biāo)簽”與數(shù)據(jù)庫(kù)中的“標(biāo)簽”進(jìn)行比對(duì)配對(duì)。

    “目前我國(guó)的數(shù)據(jù)庫(kù)比較完備,關(guān)鍵是在算法上如何像人腦一樣高效快速地把特征提取出來(lái)。”張偉說(shuō),之前人臉識(shí)別曾通過(guò)人為設(shè)計(jì)的算法提取特征,這種方法適用性差,換個(gè)環(huán)境往往便不適用了。最近幾年,人臉識(shí)別技術(shù)發(fā)展較快,讓機(jī)器自主學(xué)習(xí),這種學(xué)習(xí)依賴于大數(shù)據(jù),把機(jī)器具有自主學(xué)習(xí)能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練出來(lái)。

    張偉舉例,就像人一樣,小時(shí)候不認(rèn)識(shí)汽車、動(dòng)物,見(jiàn)得多了,自己就總結(jié)出了特征規(guī)律。給機(jī)器足夠的數(shù)據(jù),讓它自主學(xué)習(xí)規(guī)律,再給它新的數(shù)據(jù)時(shí),便能依據(jù)之前的經(jīng)驗(yàn),把新數(shù)據(jù)分析出來(lái)。

    重慶監(jiān)控對(duì)于人臉識(shí)別闖紅燈者,張偉提出,首先數(shù)據(jù)庫(kù)要全,理論上要有所有濟(jì)南市民的數(shù)據(jù)庫(kù)。此外,人在變老,且不同的角度、表情,是否配戴眼鏡等都會(huì)影響識(shí)別效果,因而需要不同環(huán)境下多張圖像的數(shù)據(jù)支撐,讓特征“標(biāo)簽”更加穩(wěn)定。

    人臉識(shí)別闖紅燈者，監(jiān)控系統(tǒng)架設(shè)不宜過(guò)高

    重慶監(jiān)控人臉識(shí)別準(zhǔn)確性備受關(guān)注。傅磊坦言,人臉識(shí)別的精確度受到光線、環(huán)境、動(dòng)態(tài)等影響。作為人臉識(shí)別的重要環(huán)節(jié),人臉捕捉的發(fā)展不及人臉比對(duì)識(shí)別,尚處于初級(jí)階段。如果人臉有偏向,不正對(duì)著鏡頭則很容易有誤差。因而這種技術(shù)主要應(yīng)用于銀行柜臺(tái)、登機(jī)口、地鐵出入口等光線及人臉位置比較固定的場(chǎng)景。

    張偉也提到,曾經(jīng)將人臉識(shí)別算法放在機(jī)器人上,識(shí)別出人后進(jìn)行互動(dòng)打招呼。但問(wèn)題是,有的機(jī)器人不到半米高,仰視人臉的視角下,光打下來(lái)使得人臉過(guò)曝,識(shí)別率很低。

    濟(jì)南通過(guò)人臉識(shí)別闖紅燈者,張偉認(rèn)為數(shù)據(jù)庫(kù)和算法都不是問(wèn)題,但要想真正做到實(shí)用,整個(gè)監(jiān)控系統(tǒng)架設(shè)設(shè)計(jì)很重要?！疤筋^不能用現(xiàn)在馬路上抓拍超速車輛的架設(shè)方法。因?yàn)檫@種探頭架得太高,向下看到的不是人臉正面?！?/span>

    張偉認(rèn)為,應(yīng)該根據(jù)馬路寬度,在不太高的高度,布設(shè)合適數(shù)量的攝像頭,能在比較正的角度采集到人臉信息。“但在馬路人流量過(guò)大,存在遮擋的情況下,識(shí)別效率也會(huì)大打折扣。”

    雙胞胎能逃得過(guò)人臉識(shí)別的“火眼金睛”嗎?張偉曾做過(guò)相關(guān)實(shí)驗(yàn)?！拔覀冇袃蓚€(gè)老師剛好是雙胞胎,當(dāng)時(shí)是識(shí)別成功了?！钡麖?qiáng)調(diào),這只是一個(gè)個(gè)例,識(shí)別雙胞胎有一定難度。

    張偉稱,識(shí)別的關(guān)鍵首先看數(shù)據(jù)庫(kù)能否采集到兩人的細(xì)微差別,實(shí)驗(yàn)當(dāng)時(shí)是采集了雙胞胎的圖像后當(dāng)場(chǎng)測(cè)試,準(zhǔn)確率較高。但如果是不同時(shí)間采集出的圖像,比對(duì)時(shí)又是另一時(shí)間點(diǎn)就比較困難了。

    有新聞報(bào)道機(jī)器識(shí)別已經(jīng)超過(guò)了人眼識(shí)別,張偉則認(rèn)為在真實(shí)場(chǎng)景下,會(huì)有不少不穩(wěn)定因素增加識(shí)別難度。

    抓捕逃犯、身份驗(yàn)證，目前主要用于安防金融

    重慶監(jiān)控有報(bào)道稱,在眾多生物識(shí)別技術(shù)中,人臉識(shí)別在增幅上居于首位,預(yù)計(jì)到2020年人臉識(shí)別技術(shù)市場(chǎng)規(guī)模將上升至24億美元。預(yù)計(jì)在智能終端滲透臉部識(shí)別的情況下,市場(chǎng)規(guī)模可能大超預(yù)期。

    重慶監(jiān)控對(duì)于人臉識(shí)別的應(yīng)用,張偉介紹目前主要應(yīng)用于安防領(lǐng)域,比如幫助公安抓捕嫌犯,進(jìn)行異常行為識(shí)別等?！霸诒容^大的城市,公共路段的攝像頭都有人臉識(shí)別算法在運(yùn)行,與數(shù)據(jù)庫(kù)里的逃犯數(shù)據(jù)比對(duì),一旦發(fā)現(xiàn)立刻報(bào)警?！薄暗ゲ短臃覆⒉蝗咳四樧R(shí)別,而是從數(shù)據(jù)庫(kù)中找出可疑范圍,最終還是要人眼來(lái)判斷?！睆垈フf(shuō)。

    “人臉識(shí)別在銀行系統(tǒng)的應(yīng)用量也很大,主要用于身份識(shí)別?！备道诒硎?。如今越來(lái)越多的銀行用上人臉識(shí)別系統(tǒng),用戶拿著身份證到銀行辦卡時(shí),系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)抓取人臉,和身份證上的信息、公安系統(tǒng)內(nèi)的身份信息比對(duì),有效避免利用假身份證或別人的身份證辦卡詐騙的情況。

    對(duì)于當(dāng)前很火的手機(jī)刷臉支付,張偉認(rèn)為當(dāng)前技術(shù)尚不完善,存在金融安全問(wèn)題。傅磊則認(rèn)為,在商業(yè)領(lǐng)域,手機(jī)端市場(chǎng)巨大,隨著識(shí)別率的增加,技術(shù)會(huì)日趨成熟。

    “人臉識(shí)別技術(shù)目前已經(jīng)發(fā)展到一定高度,越來(lái)越多人臉識(shí)別公司出現(xiàn),某些行業(yè)已經(jīng)到了產(chǎn)品期,但有一些行業(yè)還有很長(zhǎng)的路要走。從應(yīng)用角度能否成功關(guān)鍵看點(diǎn)子。目前技術(shù)尚不成熟,在對(duì)精度穩(wěn)定性要求不太高的行業(yè),或者作為輔助手段解決部分問(wèn)題時(shí),可以鋪開(kāi)去做?！睆垈フf(shuō)。