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人臉識別應用下一站 提升泛化能力是關鍵

2020-01-15 09:03 安防展覽網(wǎng)

導讀:當下,人臉識別技術99%的識別準確率早已不是什么大新聞,各公司算法間準確率的差異僅僅體現(xiàn)在小數(shù)點上,技術可以說已經(jīng)較為成熟。  

作為人工智能技術的重要分支,人臉識別可謂是紅透半邊天,在安防領域,更是多次協(xié)助相關部門進行緝逃、偵查、尋找走失人口等工作。當下,人臉識別技術99%的識別準確率早已不是什么大新聞,各公司算法間準確率的差異僅僅體現(xiàn)在小數(shù)點上,技術可以說已經(jīng)較為成熟。   

在此背景下,配合帶有深度學習計算能力的前后端硬件,開展前端數(shù)據(jù)的大量訓練,才能實現(xiàn)產(chǎn)品和解決方案的落地。   

泛化能力成為人臉識別發(fā)展的瓶頸   

人臉識別技術長期面臨著一個問題,即算法的泛化能力,這也是現(xiàn)階段應用的主要瓶頸。   

比賽中表現(xiàn)良好的模型在面對實際應用中千變?nèi)f化的場景時,性能也會明顯下降,尤其是無約束人臉識別,人臉往往有很多遮擋、光線不均勻的情況,表情、像素也不一樣,面部姿態(tài)變化巨大,且還有靜態(tài)和動態(tài)之分,算法限制很高。   

因此,為推動人臉識別技術落地,往往會對場景進行嚴格定義,或者將算法定位為對指標不敏感的輔助功能。實際應用中,人證對比、人像采集等都需要設立具體的工程安裝方案。不過,盡管這一做法推動了人臉識別技術的落地速度,但會造成較高的成本,影響人工智能算法對傳統(tǒng)應用的滲透,也限制了獲取信息的效率,不利于算法指標進一步提升。由此看來,人臉識別算法在實際應用過程中也有碎片化的特點。  

人臉識別應用碎片化需求如何解決?   

針對人臉識別技術碎片化的應用需求,軟件的價值逐漸顯現(xiàn)出來。相比硬件,軟件具有高擴展性,尤其是在對接用戶個性化需求方面,具有短、平、快的應用優(yōu)勢,客戶可以按需定制,滿足個性化需求。“軟件定義”有望成為AI安防發(fā)展的重要推手。   

除此以外,為推動人臉識別技術應用,安防行業(yè)龍頭??低曂瞥隽薃I開放平臺,據(jù)悉,該平臺擁有場景化的AI開放能力,只需基于少量數(shù)據(jù),就能快速生成足以滿足需要的應用,應用上線后再疊加新的數(shù)據(jù)做增量訓練,從而實現(xiàn)算法的迭代與優(yōu)化。值得一提的是,AI平臺的開放可以吸引眾多開發(fā)者,進而推出更多適合碎片化需求的應用,而更多類型的應用會吸引更多的客戶,更多的客戶又會反過來促使平臺吸引更多的開發(fā)者,形成良性循環(huán)。人臉識別作為AI領域的重要技術,也將會隨之進一步發(fā)展。   

結語:目前,人臉識別技術基礎和產(chǎn)品化已經(jīng)較為成熟,因此下一階段的命題就是如何系統(tǒng)化規(guī)模部署。不過,挑戰(zhàn)與機遇并存,人臉識別仍然面臨算法場景局限大的難題,能夠在多大程度上解決這一問題,從而降低部署成本、開發(fā)深度應用,關系著人臉識別產(chǎn)品和方案能否真正在實際場景中落地生根。