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視覺識別真是火得發燙,依圖科技宣布完成2億美元融資

智造觀點

要說現在人工智慧行業哪個領域最火,那無疑是視覺識別。自半月前商湯科技宣布完成6.2億美元的C+輪融資後,今天,依圖科技也宣布完成2億美元的C+輪融資。

企業火的發燙,應用也不甘示弱。比如在張學友的演唱會上,人臉識別在抓捕逃犯方面直接上演「五連殺」,還有人臉識別已經越來越應用在學校課堂上了。但任何事物都具有兩面性,在人臉識別大行其道時,反人臉識別的技術也開始出現,據說能讓識別準確度減低至0.5%呢。

文/未末末

來源/人工智慧觀察(ID:Aiobservation)

說到人工智慧,現在獲得最廣泛關注或者說普遍應用的便是視覺識別技術了,從手機系統到社交網路,從生活工作到學校生活,再到商業和保全應用,可謂無處不在。從全球的情況看,中國已然成為了這一領域的佼佼者。

而參與該領域的主流廠商,既包括商湯科技、依圖科技、曠視科技、雲從科技等初創公司,又包括騰訊雲、百度雲、阿里雲、金山雲等大型CSP廠商,除此以外還有眾多傳統的安防廠商如海康、大華、易華錄等。

其中,商湯科技、依圖科技、曠視科技和雲從科技被稱為計算機視覺「四小龍」。根據IDC的數據,「四小龍」的總體市場份額達到了69.4%,而其他廠商總體只佔市場的30.6%。

作為專註於視覺識別技術研發的四家中國公司,他們最近都有不錯的發展。比如,5月底,商湯科技宣布完成6.2億美元的C+輪融資,將加大研發和人才方面的投入;在近日世界級投資權威機構Nanalyze發布的世界十大AI初創企業中,商湯、曠世和雲從科技佔據其三;而曠視科技也將在杭州投資設立全資子公司,建設智能安防業務總部及智能硬體總部。

至於深耕安防領域,維持金融業務,大力布局醫療影像業的依圖科技,則在今天宣布完成2億美元的C+輪融資,新投資方為高成資本、工銀國際、浦銀國際。不過,關於融資的用途,官方暫未給出說明。

據了解,依圖科技成立於2012年,致力於將人工智慧技術與行業應用相結合,讓深度學習技術推動產業發展。目前已服務於安防、金融、交通、醫療等多個領域,此外也深入到人工智慧領域的基礎性研究之中。

回顧一下依圖科技的融資史:

隨著融資的完成,未來更多的技術會營運而上。不過從目前的情況來看,人臉識別技術的應用已經很廣泛了。

張學友演唱會「5連殺」,歌神成歌壇神捕

6月9日,「逃犯剋星」張學友再顯神通。在金華演唱會現場,又有逃犯在演出現場被警方抓獲,而且這次收穫頗豐,一次性逮捕兩個。這也是繼4月7日南昌演唱會、5月5日贛州演唱會、5月22日嘉興演唱會後,警方第四次於張學友演唱會現場抓獲逃犯。

當然,並不是歌神有什麼特異功能,這個成果主要歸功於AI人臉識別技術。據了解,警方使用的這套系統解決方案主要是基於深度學習人臉識別演算法,會集合運動跟蹤、人臉檢測、人臉識別、大規模人臉檢索等技術於一體,運用大數據平台,能夠實現實時視頻或離線視頻的動態人臉識別、分析和處理。

在歌神演唱會上幾次對嫌疑犯的抓捕,正是基於人臉識別在「天網」系統中的運用。可以說,所謂的天網恢恢,疏而不漏,指的差不多就是現在的人臉識別技術了。

「當我們找到他的時候,他一臉茫然,沒想到我們能在數萬人中找到他。」南昌民警在接受媒體採訪時說。

人臉識別進入校園,監督學習、防止罪犯雙重療效

5月中旬,杭州第十一中學引進「智慧課堂行為管理系統」應用於課堂教學的新聞在國外引起了強烈的反響。據了解該系統可實現無感「刷臉」考勤,同時通過攝像頭,還可對課堂上學生的行為進行統計分析,並對異常行為實時反饋。

同時,根據該學校副校長的說法,這一系統最主要的作用是簡化考勤制度,用刷臉代替傳統意義上的口頭點名和刷卡,課堂學生行為統計分析屬附加功能。另外,該系統目前仍需完善,學校計劃截至今年暑假,完成智慧課堂行為管理系統在校內所有教室的布局,實現刷臉考勤,同時輔助老師走班化制度下的管理。

其實,人臉識別技術走進學校,並不只發生在國內。就國外的情況而言,校園槍擊事件一直是他們擔心的重點。據了解,2018年2月14日,美國佛羅里達州布勞沃德縣帕克蘭的一所高中發生槍擊案,造成17人死亡 14 人受傷。於是,有些學校為了防止此類事故發生,便引進了AI人臉識別技術。

比如,美國紐約Lockport學區就購買了面部識別技術,計劃從9月份開始,在學校的建築物上配備識別人臉的監控系統。該監控系統由加拿大的SN Technologies公司研發,能夠在發現性犯罪者、停課的學生、被解僱的僱員、疑似幫派分子等列入黑名單的人進入學校時發出警告。

當然,對隱私極其注重的人可能會對此感到擔憂,於是,對抗人臉識別技術的系統就出現了。

抵抗人臉識別,多倫多大學開發新型AI

為了幫助一些注重隱私的用戶避免被識別到自己的容貌,多倫多大學近期開發了一項可以抵抗人臉識別的AI系統。

詳細來說,是多倫多大學教授Parham Aarabi和研究生Avishek Bose,研發了一個演算法,可及時為圖像加上特效,擾亂人臉識別系統的分析效能。這個演算法結合兩個神經網路,一個用來分析數據製作圖像輸出,一個用來探測製作的圖像中含有的虛假數據,以這個方式就可以進行人臉識別再加上使用虛假數據的擾亂效果,起到阻礙目的

據稱,這個人工智慧演算法可把人臉識別系統的準確度減低至0.5%,因為技術改變的是像素等級的數據,所以基本上肉眼看不出區別。他們希望未來可在網站或APP提供這個技術。研究人員表示,這個技術的特別之處在於這些演算法可以自我學習,只需要提供訓練數據就可以達到效果。

其實,類似的技術早在2016年就出現過,不過每個技術有不同做法,大多都是在大學研究中心進行,暫時沒有推出市場讓大眾使用。

雖然現在人臉識別技術的使用已經很普遍,但我們還得承認,在監控系統中還是存在一定問題的。

一、識別不準。市場上最先進的面部識別系統仍然對女性和有色人種識別不太準確,識別小孩的臉尤其困難,因為他們正在發育,面部輪廓一直在變。

二、隱私問題。在學校使用的AI識別技術,在隱私方面面臨著很大的挑戰,比如,學生的臉在什麼條件下會被記錄?需要經過父母同意嗎?誰將監督那些操作這套監控系統的人員?如何保證隱私不外泄?......

三、效果未知。一些在學校使用的人臉識別技術,暫時還處於試用階段。對於其效果,暫時還沒有事實結果可以驗證。

所以,面部識別與人工智慧的發展和應用是未來發展的大潮流之一,但是應用前這些技術還需要進一步的成熟,這樣才能保證好技術不會產生壞影響。

(文中圖片來自網路)

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