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视觉识别:人工智能行业下一个“风口”?
来源:雷火电竞体育 作者:雷火平台

  说到人工智能,现在获得最广泛关注或者说普遍应用的便是视觉识别技术了,从手机系统到社交网络,从生活工作到学校生活,再到商业和保全应用,可谓无处不在。从全球的情况看,中国已然成为了这一领域的佼佼者。

  根据IDC近期发布的《IDC 2018中国计算机视觉应用市场研究》,截至2017年12月底,中国在该领域的规模达15.45亿元人民币,同比2016年增长184.0%。

  而参与该领域的主流厂商,既包括商汤科技、依图科技、旷视科技、云从科技等初创公司,又包括腾讯云、百度云、阿里云、金山云等大型CSP厂商,除此以外还有众多传统的安防厂商如海康、大华、易华录等。

  其中,商汤科技、依图科技、旷视科技和云从科技被称为计算机视觉“四小龙”。根据IDC的数据,“四小龙”的总体市场份额达到了69.4%,而其他厂商总体只占市场的30.6%。

  作为专注于视觉识别技术研发的四家中国公司,他们最近都有不错的发展。比如,5月底,商汤科技宣布完成6.2亿美元的C+轮融资,将加大研发和人才方面的投入;在近日世界级投资权威机构Nanalyze发布的世界十大AI初创企业中,商汤、旷世和云从科技占据其三;而旷视科技也将在杭州投资设立全资子公司,建设智能安防业务总部及智能硬件总部。

  至于深耕安防领域,维持金融业务,大力布局医疗影像业的依图科技,则在今天宣布完成2亿美元的C+轮融资,新投资方为高成资本、工银国际、浦银国际。不过,关于融资的用途,官方暂未给出说明。

  据了解,依图科技成立于2012年,致力于将人工智能技术与行业应用相结合,让深度学习技术推动产业发展。目前已服务于安防、金融、交通、医疗等多个领域,此外也深入到人工智能领域的基础性研究之中。

  随着融资的完成,未来更多的技术会营运而上。不过从目前的情况来看,人脸识别技术的应用已经很广泛了。

  6月9日,“逃犯克星”张学友再显神通。在金华演唱会现场,又有逃犯在演出现场被警方抓获,而且这次收获颇丰,一次性逮捕两个。这也是继4月7日南昌演唱会、5月5日赣州演唱会、5月22日嘉兴演唱会后,警方第四次于张学友演唱会现场抓获逃犯。

  当然,并不是歌神有什么特异功能,这个成果主要归功于AI人脸识别技术。据了解,警方使用的这套系统解决方案主要是基于深度学习人脸识别算法,会集合运动跟踪、人脸检测、人脸识别、大规模人脸检索等技术于一体,运用大数据平台,能够实现实时视频或离线视频的动态人脸识别、分析和处理。

  在歌神演唱会上几次对嫌疑犯的抓捕,正是基于人脸识别在“天网”系统中的运用。可以说,所谓的天网恢恢,疏而不漏,指的差不多就是现在的人脸识别技术了。

  “当我们找到他的时候,他一脸茫然,没想到我们能在数万人中找到他。”南昌民警在接受媒体采访时说。

  5月中旬,杭州第十一中学引进“智慧课堂行为管理系统”应用于课堂教学的新闻在国外引起了强烈的反响。据了解该系统可实现无感“刷脸”考勤,同时通过摄像头,还可对课堂上学生的行为进行统计分析,并对异常行为实时反馈。

  同时,根据该学校副校长的说法,这一系统最主要的作用是简化考勤制度,用刷脸代替传统意义上的口头点名和刷卡,课堂学生行为统计分析属附加功能。另外,该系统目前仍需完善,学校计划截至今年暑假,完成智慧课堂行为管理系统在校内所有教室的布局,实现刷脸考勤,同时辅助老师走班化制度下的管理。

  其实,人脸识别技术走进学校,并不只发生在国内。就国外的情况而言,校园枪击事件一直是他们担心的重点。据了解,2018年2月14日,美国佛罗里达州布劳沃德县帕克兰的一所高中发生枪击案,造成17人死亡 14 人受伤。于是,有些学校为了防止此类事故发生,便引进了AI人脸识别技术。

  比如,美国纽约Lockport学区就购买了面部识别技术,计划从9月份开始,在学校的建筑物上配备识别人脸的监控系统。该监控系统由加拿大的SN Technologies公司研发,能够在发现性犯罪者、停课的学生、被解雇的雇员、疑似帮派分子等列入黑名单的人进入学校时发出警告。

  当然,对隐私极其注重的人可能会对此感到担忧,于是,对抗人脸识别技术的系统就出现了。

  为了帮助一些注重隐私的用户避免被识别到自己的容貌,多伦多大学近期开发了一项可以抵抗人脸识别的AI系统。

  详细来说,是多伦多大学教授Parham Aarabi和研究生Avishek Bose,研发了一个算法,可及时为图像加上特效,扰乱人脸识别系统的分析效能。这个算法结合两个神经网络,一个用来分析数据制作图像输出,一个用来探测制作的图像中含有的虚假数据,以这个方式就可以进行人脸识别再加上使用虚假数据的扰乱效果,起到阻碍目的。

  据称,这个人工智能算法可把人脸识别系统的准确度减低至0.5%,因为技术改变的是像素等级的数据,所以基本上肉眼看不出区别。他们希望未来可在网站或APP提供这个技术。研究人员表示,这个技术的特别之处在于这些算法可以自我学习,只需要提供训练数据就可以达到效果。

  其实,类似的技术早在2016年就出现过,不过每个技术有不同做法,大多都是在大学研究中心进行,暂时没有推出市场让大众使用。

  虽然现在人脸识别技术的使用已经很普遍,但我们还得承认,在监控系统中还是存在一定问题的。

  一、识别不准。市场上最先进的面部识别系统仍然对女性和有色人种识别不太准确,识别小孩的脸尤其困难,因为他们正在发育,面部轮廓一直在变。

  二、隐私问题。在学校使用的AI识别技术,在隐私方面面临着很大的挑战,比如,学生的脸在什么条件下会被记录?需要经过父母同意吗?谁将监督那些操作这套监控系统的人员?如何保证隐私不外泄?......

  三、效果未知。一些在学校使用的人脸识别技术,暂时还处于试用阶段。对于其效果,暂时还没有事实结果可以验证。

  所以,面部识别与人工智能的发展和应用是未来发展的大潮流之一,但是应用前这些技术还需要进一步的成熟,这样才能保证好技术不会产生坏影响。

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