2016年是人臉識別年，各種人臉識別公司攜資本及AI概念，大肆霸占各種版面。各種LFW和FDDB的排名應(yīng)接不暇，群眾一臉懵逼。線路板廠小編不可否認(rèn)的是，伴隨大數(shù)據(jù)及GPU的應(yīng)用，人臉識別在2016突飛猛進(jìn)，進(jìn)步神速。但是實戰(zhàn)落地效果如何?各種刷分排名是否說明問題?哪些行業(yè)率先落地了應(yīng)用?有的企業(yè)重PR，有的企業(yè)悶頭搞項目，有的重刷分，有的忙推廣。

2017年春運黑科技

2017年春運，北京、上海、廣州、深圳等大型火車站均開通了自助“刷臉檢票”通道。據(jù)北京西站統(tǒng)計，該站啟用的6臺刷臉機(jī)，雖然只占全車站進(jìn)站驗票口的1/20，可通過的旅客量卻是人工驗票口的10倍。同時上海站表示逐步以人臉識別驗票代替人工驗票，中國鐵總表示今年開啟智慧春運，人臉識別檢票是重要舉措。

自助“刷臉檢票”進(jìn)站，旅客需將二代身份證和藍(lán)色車票疊放在一起，車票要放在身份證上方，車票正面的二維碼要朝上、朝前，將身份證和車票一起放入閘機(jī)插入口，攝像頭會采集旅客的人臉信息，與身份證人臉信息進(jìn)行識別，如果一致的話，閘機(jī)就會打開，旅客就可以通過進(jìn)站。此項能實現(xiàn)5秒內(nèi)“刷臉”進(jìn)站的“黑科技”頗受旅客歡迎，相比通過人工通道進(jìn)站，“刷臉”進(jìn)站速度更快，更方便快捷。

春運中的人臉識別廠商

據(jù)新聞報道，上?；疖囌鞠嚓P(guān)負(fù)責(zé)人透露，目前上?；疖囌镜乃⒛樳M(jìn)站設(shè)備，全部來自中國鐵路總公司，上海站只是配合落地測試。據(jù)說這套刷臉系統(tǒng)不光是為春運準(zhǔn)備，以后火車站會逐步用機(jī)器代替人工，執(zhí)行檢票進(jìn)站工作。

相關(guān)業(yè)務(wù)的推進(jìn)，會進(jìn)行公開的招標(biāo)，然后得出一個最優(yōu)的結(jié)果。順便看一下，NEC到底在人臉識別方面是什么水平。

NEC官網(wǎng)的信息顯示，這家日本公司的人臉識別軟件NeoFace，2013年正式引入中國銷售，NEC的這套系統(tǒng)曾經(jīng)在里約奧運會、秘魯APEC會議上發(fā)揮作用。

NEC是一家有技術(shù)基礎(chǔ)，有商業(yè)應(yīng)用，在中國也運營多年的公司。在火車站運行的“刷臉”機(jī)器，至少應(yīng)該是商業(yè)上很成熟的產(chǎn)品。雖說商業(yè)的歸商業(yè)，但誰都希望自己國家的企業(yè)更多案例實踐。希望中國的人工智能公司繼續(xù)加油，X湯、X視、X瞳、X圖、X從等一干被給予厚望的人臉識別算法及解決方案公司，日益落地更多案例。

關(guān)于LFW和FDDB的排名

作為人臉識別全世界最權(quán)威的兩個數(shù)據(jù)庫FDDB(FaceDetection Data Set and Benchmark)和LFW(Labeled Faces in the Wild Home)，分別對人臉識別中最基本的兩個問題：檢測和識別，給出了詳細(xì)的測試要求與評分標(biāo)準(zhǔn)。

無約束自然場景人臉識別數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集由13000多張全世界知名人士互聯(lián)網(wǎng)自然場景不同朝向、表情和光照環(huán)境人臉圖片組成，共有5000多人，其中有1680人有2張或2張以上人臉圖片。每張人臉圖片都有其唯一的姓名ID和序號加以區(qū)分。

FDDB(人臉檢測數(shù)據(jù)集)

無約束自然場景人臉檢測數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集包含在從各個不同自然場景不面孔拍攝的2845幅圖像中的5171個人臉。每個人臉都有其規(guī)定的坐標(biāo)位置。

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)與人臉識別技術(shù)的進(jìn)一步結(jié)合，數(shù)據(jù)庫測試的成績完全可以通過對應(yīng)數(shù)據(jù)針對性學(xué)習(xí)與超算集群硬件堆砌，反復(fù)驗證，達(dá)到滿分。即使在FDDB與LFW數(shù)據(jù)庫上將識別率都刷到滿分，也并不能證明該人臉識別技術(shù)能夠在實際應(yīng)用場景中使用，實際應(yīng)用場景與數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)有天差地壤的區(qū)別，就像是紙上談兵與打仗的區(qū)別，就像給了題庫再考試!

FDDB和LFW刷分秘籍

1、依靠超大規(guī)模的互聯(lián)網(wǎng)人臉數(shù)據(jù)

2、依靠超高性能的超算集群與GPU集群訓(xùn)練深度網(wǎng)絡(luò)(減小人臉識別深度算法訓(xùn)練時間和經(jīng)驗錯誤);

3、依靠不同深度、復(fù)雜度的深度學(xué)習(xí)模型疊加。(對某些深度算法的錯誤數(shù)據(jù)用另一類深度算法彌補(bǔ)糾錯)。

4、在已知測試數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)答案的情況下，針對性學(xué)習(xí)與訓(xùn)練;(反復(fù)針對性優(yōu)化)

LFW與FDDB是題庫性質(zhì)的測試，最主要的作用是測試一套系統(tǒng)能不能達(dá)到基本的人臉識別能力。什么說它是題庫，就是因為這6000組網(wǎng)絡(luò)樣本——6000張照片，是固定的。任何一個系統(tǒng)都可以對這6000組樣本進(jìn)行有針對性的優(yōu)化，從而達(dá)到刷高分的效果。

各廠家輪流刷排名，其實就好像小學(xué)的一個班級，有12個孩子曾經(jīng)在不同學(xué)期獲得第一名，大家就都宣傳自己是No.1，且考試題還是提前命好的。

人臉識別的未來發(fā)展

人臉識別的政策利好密集，國家密集出臺了《安全防范視頻監(jiān)控人臉識別系統(tǒng)技術(shù)要求》、《信息安全技術(shù)網(wǎng)絡(luò)人臉識別認(rèn)證系統(tǒng)安全技術(shù)要求》等法律法規(guī)，為人臉識別在金融、網(wǎng)絡(luò)、醫(yī)療等領(lǐng)域的普及打下了堅實的基礎(chǔ)。市場方面，多家銀行均已經(jīng)引入人臉識別用于身份驗證等多種業(yè)務(wù)辦理。伴隨人臉識別技術(shù)成熟度進(jìn)一步提高，我們預(yù)計人臉識別的落地有望加快。并且在平安城市圖偵、樓宇閘機(jī)、考勤、VIP識別、商場人流等方面，空間巨大。

根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院的數(shù)據(jù)，2007年至2013年六年期間，全球生物識別技術(shù)行業(yè)市場規(guī)模年均復(fù)合增長率為21.7%，預(yù)計2020年生物識別技術(shù)全球市場規(guī)模將達(dá)到250億美元。其中人臉識別技術(shù)增速在眾多的生物識別技術(shù)中居于前列，預(yù)計到2020年，人臉識別技術(shù)市場規(guī)模將達(dá)到24億美元(線路板廠小編認(rèn)為比較保守)。

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