如果這都不算AI 毫秒間人海中一眼識別你
他來聽我的演唱會，茫茫人海中，民警一眼看到他，這難道不算AI嗎？4月7日晚，時隔7年之後，歌神張學友再次來到南昌開演唱會，數萬人齊聚南昌國體中心，開啟一場音樂狂歡。演唱會開演後沒多久，民警就在演出中心的看台上將一名男子帶離現場。據警方介紹，該男子被列為網上追逃人員，在去現場看演唱會時，被人像識別功能鎖定，讓民警在茫茫人海中找到了他。
如果這都不算AI 毫秒間人海中一眼識別你
在世界人工智慧實力比拼中，中國人工智慧排名前三的優勢領域為計算器視覺與圖像、智能機器人和自然語言處理。其中，作為計算機視覺的重要應用，人臉識別是我國人工智慧領域首個成熟技術，在各行業「遍地開花」、深度應用，展現出全球「領跑」姿態。
技術諮詢公司CB Insights跟蹤歐洲專利局Espacenet的資料庫後發現，隨著中國提高臉部識別和監控技術，2017年中國的實體提交530件與攝像頭和視頻監控有關的專利，是美國同類專利申請量的5倍多。中國還申請了900多項臉部識別專利，美國(去年)申請此類專利僅為96項。專利申請折射中國對臉部識別技術的熱衷。
目前，國內的人臉識別技術已經相對發展成熟，該技術越來越多的被推廣到安防領域，延伸出考勤機、門禁機等多種產品，產品系列達20多種類型，可以全面覆蓋煤礦、樓宇、銀行、軍隊、社會福利保障、電子商務及安全防務等領域，中國正邁入一個人臉識別技術無處不在的時代。
諮詢公司IHS Markit的數據顯示，中國監控攝像頭數量高達1.76億，遠多於美國的5000萬。在這龐大的監控攝像頭網路中，人臉識別技術正在「大顯神威」。例如，濟南啟用人臉識別攝像頭，對闖紅燈等交通違法者進行抓拍。
據北京航空航天大學袁培江教授介紹，國內人臉識別技術目前業界水平平均可達到每秒比對10億次人臉，速度最快可以每秒30億次，最遠可以達到10km，百萬分之一誤試率下精度99%以上。也就是說，兩秒鐘就可以把全球的人臉對比一遍，以99%的精確度篩選出目標人物，鎖定其地理位置，追溯和跟蹤其行動。人臉識別，讓「人海撈針」成為可能。
目前，人臉識別監控攝像頭還需要解決以下關鍵問題：
光照問題。人臉識別性能會受到許多因素的影響，光照變化是其中最為重要的一項影響因素，對光照問題進行解決，在一定程度上關係人臉識別使用能否成功。在識別過程中，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，在人臉圖像預處理或歸一化階段進行針對性的關照補償操作，從而達到消除非均勻正面關照陰影、高光等情況對識別系統造成的不良影響。
姿態問題。與光照問題類似，姿態問題也是目前人臉識別研究中需要解決的一個技術難點。針對姿態的研究相對比較的少，目前多數的人臉識別演算法主要針列正面、准正而人臉圖像，當發生俯仰或者左右側而比較厲害的情況下，人臉識別演算法的識別率也將會急劇下降。
動態識別。非配合性人臉識別的情況下，運動導致面部圖像模糊或攝像頭對焦不正確都會嚴重影響面部識別的成功率。在地鐵、高速公路卡口、車站卡口、超市反扒、邊檢等安保和監控識別的使用中，這種困難明顯突出。
檢測與跟蹤。在人群密度大時，由於人與人之間的遮擋，跟蹤有時會被打斷，導致同一人產生重複的抓拍照片並被認為是兩個不同的人。
去冗問題。攝像頭所取得的大量視頻資源，也形成了龐大的資料庫。這些重要視頻資料所組成的龐大資料庫目前基本都處於閑置狀態，而到真正需要用的時候，往往就會面臨「找不到」、「看不清」等各大問題，特別是一些人流量密度大的複雜場景中，如地鐵、車站、商場，監視成千上萬個個體時，準確地識別、跟蹤、檢測則是一項非常艱巨的任務。人臉識別監控系統要快速的完成對視頻捕捉面中的多個化單個人臉圖像進行檢測，救需要將冗餘自動去除，將重複畫面去除，並且要將人臉特徵進行提取，完成對人臉特徵的對比分析。
結語：人臉識別技術的市場潛力巨大，技術要求高安全性、高準確率、高可用性、高實時性，但目前人臉識別技術還沒有一個行業標準，用戶隱私安全也亟待保障，建議制定並完善行業標準。
(本文據中國網、環球網、鳳凰科技、前瞻網、鎂客網、電子技術與軟體工程、知乎、SuperD超多維科技信息整理，中國安防展覽網編輯)
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