他來(lái)聽(tīng)我的演唱會(huì)，茫茫人海中，民警一眼看到他，這難道不算AI嗎?4月7日晚，時(shí)隔7年之后，歌神張學(xué)友再次來(lái)到南昌開(kāi)演唱會(huì)，數(shù)萬(wàn)人齊聚南昌國(guó)體中心，開(kāi)啟一場(chǎng)音樂(lè)狂歡。演唱會(huì)開(kāi)演后沒(méi)多久，民警就在演出中心的看臺(tái)上將一名男子帶離現(xiàn)場(chǎng)。據(jù)介紹，該男子被列為網(wǎng)上追逃人員，在去現(xiàn)場(chǎng)看演唱會(huì)時(shí)，被人像識(shí)別功能鎖定，讓民警在茫茫人海中找到了他。

　　在世界人工智能實(shí)力比拼中，中國(guó)人工智能排名前三的優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域?yàn)橛?jì)算器視覺(jué)與圖像、智能機(jī)器人和自然語(yǔ)言處理。其中，作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)的重要應(yīng)用，人臉識(shí)別是我國(guó)人工智能領(lǐng)域首個(gè)成熟技術(shù)，在各行業(yè)“遍地開(kāi)花”、深度應(yīng)用，展現(xiàn)出全球“領(lǐng)跑”姿態(tài)。

　　技術(shù)咨詢公司CB Insights跟蹤歐洲專利局Espacenet的數(shù)據(jù)庫(kù)后發(fā)現(xiàn)，隨著中國(guó)提高臉部識(shí)別和監(jiān)控技術(shù)，2017年中國(guó)的實(shí)體提交530件與攝像頭和視頻監(jiān)控有關(guān)的專利，是美國(guó)同類專利申請(qǐng)量的5倍多。中國(guó)還申請(qǐng)了900多項(xiàng)臉部識(shí)別專利，美國(guó)(去年)申請(qǐng)此類專利僅為96項(xiàng)。專利申請(qǐng)折射中國(guó)對(duì)臉部識(shí)別技術(shù)的熱衷。

　　目前，國(guó)內(nèi)的人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)相對(duì)發(fā)展成熟，該技術(shù)越來(lái)越多的被推廣到安防領(lǐng)域，延伸出考勤機(jī)、門禁機(jī)等多種產(chǎn)品，產(chǎn)品系列達(dá)20多種類型，可以全面覆蓋煤礦、樓宇、銀行、軍隊(duì)、社會(huì)福利保障、電子商務(wù)及安全防務(wù)等領(lǐng)域，中國(guó)正邁入一個(gè)人臉識(shí)別技術(shù)無(wú)處不在的時(shí)代。

　　咨詢公司IHS Markit的數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)監(jiān)控?cái)z像頭數(shù)量高達(dá)1.76億，遠(yuǎn)多于美國(guó)的5000萬(wàn)。在這龐大的監(jiān)控?cái)z像頭網(wǎng)絡(luò)中，人臉識(shí)別技術(shù)正在“大顯神威”。例如，濟(jì)南啟用人臉識(shí)別攝像頭，對(duì)闖紅燈等交通違法者進(jìn)行抓拍。

　　據(jù)北京航空航天大學(xué)袁培江教授介紹，國(guó)內(nèi)人臉識(shí)別技術(shù)目前業(yè)界水平平均可達(dá)到每秒比對(duì)10億次人臉，速度最快可以每秒30億次，最遠(yuǎn)可以達(dá)到10km，百萬(wàn)分之一誤試率下精度99%以上。也就是說(shuō)，兩秒鐘就可以把全球的人臉對(duì)比一遍，以99%的精確度篩選出目標(biāo)人物，鎖定其地理位置，追溯和跟蹤其行動(dòng)。人臉識(shí)別，讓“人海撈針”成為可能。

　　目前，人臉識(shí)別監(jiān)控?cái)z像頭還需要解決以下關(guān)鍵問(wèn)題：

　　光照問(wèn)題。人臉識(shí)別性能會(huì)受到許多因素的影響，光照變化是其中最為重要的一項(xiàng)影響因素，對(duì)光照問(wèn)題進(jìn)行解決，在一定程度上關(guān)系人臉識(shí)別使用能否成功。在識(shí)別過(guò)程中，需要從人臉圖像中將臉固有的屬性和遮擋、光源及高光等非人臉固有屬性分離，在人臉圖像預(yù)處理或歸一化階段進(jìn)行針對(duì)性的關(guān)照補(bǔ)償操作，從而達(dá)到消除非均勻正面關(guān)照陰影、高光等情況對(duì)識(shí)別系統(tǒng)造成的不良影響。

　　姿態(tài)問(wèn)題。與光照問(wèn)題類似，姿態(tài)問(wèn)題也是目前人臉識(shí)別研究中需要解決的一個(gè)技術(shù)難點(diǎn)。針對(duì)姿態(tài)的研究相對(duì)比較的少，目前多數(shù)的人臉識(shí)別算法主要針列正面、準(zhǔn)正而人臉圖像，當(dāng)發(fā)生俯仰或者左右側(cè)而比較厲害的情況下，人臉識(shí)別算法的識(shí)別率也將會(huì)急劇下降。

　　動(dòng)態(tài)識(shí)別。非配合性人臉識(shí)別的情況下，運(yùn)動(dòng)導(dǎo)致面部圖像模糊或攝像頭對(duì)焦不正確都會(huì)嚴(yán)重影響面部識(shí)別的成功率。在地鐵、高速公路卡口、車站卡口、超市反扒、邊檢等安保和監(jiān)控識(shí)別的使用中，這種困難明顯突出。

　　檢測(cè)與跟蹤。在人群密度大時(shí)，由于人與人之間的遮擋，跟蹤有時(shí)會(huì)被打斷，導(dǎo)致同一人產(chǎn)生重復(fù)的抓拍照片并被認(rèn)為是兩個(gè)不同的人。

　　去冗問(wèn)題。攝像頭所取得的大量視頻資源，也形成了龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)。這些重要視頻資料所組成的龐大數(shù)據(jù)庫(kù)目前基本都處于閑置狀態(tài)，而到真正需要用的時(shí)候，往往就會(huì)面臨“找不到”、“看不清”等各大問(wèn)題，特別是一些人流量密度大的復(fù)雜場(chǎng)景中，如地鐵、車站、商場(chǎng)，監(jiān)視成千上萬(wàn)個(gè)個(gè)體時(shí)，準(zhǔn)確地識(shí)別、跟蹤、檢測(cè)則是一項(xiàng)非常艱巨的任務(wù)。人臉識(shí)別監(jiān)控系統(tǒng)要快速的完成對(duì)視頻捕捉面中的多個(gè)化單個(gè)人臉圖像進(jìn)行檢測(cè)，救需要將冗余自動(dòng)去除，將重復(fù)畫面去除，并且要將人臉特征進(jìn)行提取，完成對(duì)人臉特征的對(duì)比分析。

　　結(jié)語(yǔ)：人臉識(shí)別技術(shù)的市場(chǎng)潛力巨大，技術(shù)要求高安全性、高準(zhǔn)確率、高可用性、高實(shí)時(shí)性，但目前人臉識(shí)別技術(shù)還沒(méi)有一個(gè)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，用戶隱私安全也亟待保障，建議制定并完善行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。

　　(本文據(jù)中國(guó)網(wǎng)、環(huán)球網(wǎng)、鳳凰科技、前瞻網(wǎng)、鎂客網(wǎng)、電子技術(shù)與軟件工程、知乎、SuperD超多維科技信息整理，中國(guó)安防展覽網(wǎng)編輯)