“阅人术” |人脸识别技术及应用
“阅人术”
人脸识别技术及应用
2019年11月8日下午，上海索道投资在苏州办公室成功举办了一次有关“人脸识别技术及应用”的分享会，由上海阅面科技合伙人童志军主讲，带领大家一起了解“阅人术”和“读心术”，特邀深圳优地科技创始人卢鹰（现任UT斯达康总裁）亲临现场，分享了他的想法。
特邀嘉宾
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卢鹰，现任UT斯达康公司首席执行官，具有丰富的跨国公司工作经历，毕业于华中科技大学，获电子工程学士学位，随后在美国南加州大学获工商管理学硕士。
2013年，卢鹰创立深圳优地科技有限公司，团队来自UT斯达康的终端事业部，专注于机器人室内外自主定位导航云到端的整体解决方案，是全球领先的配送服务机器人制造商，也是业内最早实现无人驾驶设备量产商用的企业之一，其自有品牌机器人已经遍布全国50多个城市，为近千家商业场所，提供平均每天超50000人次的引领、配送等服务。
目前，公司已推出的产品有：楼宇配送机器人、酒店配送机器人、KTV配送机器人、送餐机器人、室外配送机器人，截止2019年第三季度，已累计上线运营的机器人数量突破1500台。“优小妹”和“优小弟” 在KTV场景的市场占有率雄居第一。另外，通过与华住集团和美团的合作，优地科技已经进入了包括：全季，如家，汉庭旗下的100余家酒店。
嘉宾分享
一方面，人工智能技术发展速度非常迅速，在一些核心技术方面，其效率、准确率已经远超过人类；但另一方面，人工智能的发展尚不全面、不均衡，在大多数场景下，人工智能还不具备人类最基本的能力，就像配送这方面，机器人可以自动驶达目的地，但却不能自动拿出货物、或者自动将货物递给客人。所以我个人认为，人工智能所面临的最主要挑战就是探索落地之道，也就是说如何尽早利用到目前为止有限的技术，而发挥它的最大价值。优地科技并不盲目追求高精尖的技术，相反的，优地探索最合适的技术，尽快探索它的应用落地场景，未来将更多的繁琐的、危险的、“没有温度的”工作交给机器人来承担。
卢总
目前人工智能的发展仍在初期阶段，需要探索真正刚需的落地场景。那么什么是刚需？业内有很多观点。我个人认为，如果有客户能持续不断的为之买单，那就叫刚需。打个不恰当的比方，家里请来的阿姨，你需要每个月不断支付工资，让她精心地照顾你的家人，这就是刚需，你去戏院里听评弹，高兴了打个赏，这不是刚需，尽管你一次支出可能多了点。
所以我们人工智能的发展虽然在早期，但早期不代表不需要积极进取。尽管还要很多技术仍然需要打磨，但越早越多的使用，技术就越成熟。
卢总
卢总还表示，目前人工智能产业现在的市场状态特别像2000年左右的互联网时代，混沌一片中潜藏巨大机遇，他常劝身边的朋友和年轻人，如果没抓住没赶上互联网浪潮，那么千万别错过人工智能，它至少有20到30年的发展机会。
主讲嘉宾
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童志军，上海阅面科技合伙人，前阿里巴巴资深算法工程师、2012年毕业于东南大学获硕士学位，先后加入虹软、阿里巴巴从事图像算法和机器学习工作，曾参与淘宝“拍立淘图像搜索”、“3D试衣”等产品研发，目前主要专注于深度学习的视觉检测分类和移动端深度学习模型压缩技术。
上海阅面科技成立于2015年，公司的核心研发团队由来自阿里、百度、以及卡内基梅隆大学的顶尖人工智能研发人员组成，专注深度学习和嵌入式方案，致力于解决视觉识别问题。国内AI视觉识别“端智能”知名企业，全国嵌入式AI视觉技术领军团队。最具商业价值AI企业100强，世界顶级的计算机视觉会议CVPR人脸活体检测第二名。
依托自主研发的阅客II和量子series系列产品以及嵌入式深度学习计算框架XNetLite，嵌入式正则神经网络Regu larNet、AI一体化视觉模块技术、AI芯片端系列算法等技术，以软硬结合的方式赋能商业、教育等领域。
目前已同“中国商业地产30强”中的半数商业地产企业建立合作机制，其中深圳卓悦汇购物中心项目超过10万平方米商业体，阅面科技为其缔造了由“AI+IoT驱动智能AI端”构成的决策分析平台。
在AI+智慧教育领域，落地了华东、华北等数十家学校，包括金山中学、银湖中学、进才中学等多家省市级示范性学校，依托人脸生物信息的唯一性，实时掌控人员身份核验、进出时间以及驻留期间行为分析等精准信息，进一步加强校园安全防范。
主讲人分享
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系统框架及算法
系统进行人脸识别的过程基本与人类识别的过程一致。获取图像，定位图像中的人脸的位置；检测图像人脸中的关键点，比如眼睛、鼻子、嘴；随后对图像人脸进行预处理，提取图像人脸中的特征，存储至数据库中，留待之后进行人脸比对。
阅面在FDDB上提交的全新检测算法突破了小尺寸、模糊和动态人脸检测的极限。该算法以Faster RCNN为基础算法，基于百万级人脸数据训练深度神经网络检测模型，并通过网络模型高低层语义联合、多尺度融合等方式，重点解决较为棘手的小尺寸、模糊和动态人脸检测的难题。
同时，阅面在LFW上提交的人脸识别算法（1:1验证）以改进版的人脸数据，训练过程中同时加入识别和验证两种监督信号保证同一的残差网络为基础，训练数据来自内部收集的千万级个人的类内距离更小，不同人的类间距离更大。由于人脸五官具有明确的语义信息，采用多模型融合版本最终得到98.82%的精度。
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技术难点
活体检测——针对打印出的照片等攻击方式，可以引入3D的深度信息即可百分百解决；针对更复杂的PE面具、头模、头套等攻击方式，不仅仅需要依靠深度信息，还需要引入2D可见光、近红外等信息。可见活体方面的攻击方式层出不穷、难以预测，多模态融合判断是趋势！
光线——在强光、暗光、逆光等复杂光照场景下，人脸纹理差异很大，人脸识别精度急剧下降。最主要的优化方式是调节Sensor ISP，适应不同光线，使图像在不同光照下更好的呈像；同时基于IR + Depth模态提取识别特征。
遮挡——图像信息的残缺会导致人脸识别的过程更加艰难。50%以下遮挡，可以通过学习鲁棒特征缓解眼镜、口罩、围巾遮挡，可以通过去遮挡网络恢复。
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落地场景
楼宇/社区都是一个相对不封闭环境，人员流动性大，安防管理难度大，目前主要依靠保安人员的管理，管理效率低、管理效果差、进出身份核验便捷性差，并且大量人员动态数据未被挖掘和合理利用。通过AI门禁终端和AI摄像机的联动布控，可以实现楼宇/社区范围内黑白名单管理；通过人脸特征进行楼宇/社区的安防管理，高精准度、高安全性，大大降低人力成本；无接触身份核验，增加使用的便捷。同时，基于人脸的无感数据采集，构建起的大数据信息，通过和商业数据的联动打通，未来还可实现多元化的数据生态应用。
线下店铺运营缺乏数据支撑，急需AI帮助提升运营效率。线下店铺的导流和销售转化缺乏新手段。通过AI摄像机高效采集线下店铺数据，为商家提供更加精准BI分析；通过基于人脸识别的交互及个性化推荐，吸引客流，提升客户体验
我国教育信息化建设起步较晚，问题众多。校园应用建设重硬件轻软件，系统零散重复，操作复杂；缺乏统一应用平台，资源整合难度大，数据标准不统一，存在信息孤岛现象等等。阅面科技通过人脸识别智能终端和相应管理后台结合，提出了完整的基于人脸识别的智慧教育方案，将智慧化应用与校园安全、学习、生活深度融合，从交互、平台、数据、服务四个方向出发构建了全新的校园管理解决方案。比如在校门口安装人脸识别系统，防止嫌疑犯等危险人物进入校园，保障学校师生安全。
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