刷臉支付人臉識別如何做到更快更準(zhǔn)？

成都弱電公司訊：

“只要走進(jìn)裝有攝像頭的咖啡廳，就會發(fā)現(xiàn)服務(wù)員已提前為您準(zhǔn)備好最喜歡的咖啡；來到公司上班，智能迎賓機(jī)器人已自動打出帶有您名字的歡迎語……”自馬云向德國總理默克爾演示了“刷臉支付”后，人們對人臉辨認(rèn)技術(shù)就有諸多期待，甚至描繪了上述一些具體應(yīng)用場景。

2008年成都奧運(yùn)會將人臉辨認(rèn)技術(shù)用于安防，這成為人臉辨認(rèn)發(fā)展的一個(gè)標(biāo)志性事件，2018年后，人臉辨認(rèn)技術(shù)的應(yīng)用更是呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長，近年來已應(yīng)用于金融、司法、軍隊(duì)、公安、邊檢、政府、航天、電力、工廠、教育、醫(yī)療等眾多領(lǐng)域。

但是，我們真的要進(jìn)入人臉辨認(rèn)時(shí)代了嗎？或許這還沒有人們想象中的那樣快。

軌道交通視頻與平安聯(lián)盟名譽(yù)理事長、原鐵道部運(yùn)輸局視頻業(yè)務(wù)主管領(lǐng)導(dǎo)田裳指出，技術(shù)(算法)、設(shè)備與環(huán)境是人臉辨認(rèn)應(yīng)用三個(gè)缺一不可的環(huán)節(jié)。

算法的三大進(jìn)步

在邁向這個(gè)時(shí)代前，人臉辨認(rèn)在算法上已經(jīng)取得了三大進(jìn)步。

近日，生物辨認(rèn)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟和軌道交通視頻與平安聯(lián)盟在科學(xué)院自動化所聯(lián)合召開了2018人臉辨認(rèn)技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用研討會。

據(jù)生物辨認(rèn)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新戰(zhàn)略聯(lián)盟副理事長、清華大學(xué)教授蘇光大介紹，目前基于最佳二維人臉理論的單人單張人臉辨認(rèn)算法已經(jīng)趨于成熟，基于單人多張人臉辨認(rèn)的算法卻方興未艾。在應(yīng)用深度學(xué)習(xí)的人臉辨認(rèn)技術(shù)上已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了一大進(jìn)步。香港中文大學(xué)采用深度學(xué)習(xí)方法在lfw(labeledfacesinthewild)人臉庫上的辨認(rèn)率達(dá)到了99.15%。

第二個(gè)進(jìn)步則是單張人臉圖像的三維人臉重建，對成都視頻監(jiān)控下的動態(tài)辨認(rèn)貢獻(xiàn)尤其大。因?yàn)槿四樞螤钐卣鼽c(diǎn)提取技術(shù)的提高，使得三維人臉辨認(rèn)技術(shù)有了很大進(jìn)步。此前，有的動態(tài)人臉辨認(rèn)系統(tǒng)對于獲取的人臉圖像要求是左右角度不超過15度，兩眼間距大于30像素，但是大部分成都視頻監(jiān)控的人臉分辨率低于30像素，安保系統(tǒng)辨認(rèn)困難。第三個(gè)進(jìn)步則是對這些超低分辨率人臉圖像的重建與辨認(rèn)技術(shù)取得了一定進(jìn)展。

在2018年美國國家尺度技術(shù)局會舉辦的權(quán)威人臉辨認(rèn)技術(shù)供應(yīng)商測評(frvt)中，對平均人臉分辨率為67像素的visa出入境申請照測試集進(jìn)行測試，2萬庫的首選辨認(rèn)率排名最高的前三家公司是日本電氣(nec)、法國賽峰和日本東芝，辨認(rèn)率分別為98.3%、93.9%和91.8%。

蘇光大認(rèn)為，這已經(jīng)是國際最先進(jìn)水平，但是在國內(nèi)某千萬級的辨識系統(tǒng)招標(biāo)中，要求首選辨認(rèn)率要達(dá)到95%就很難實(shí)現(xiàn)?！霸?萬庫中最先進(jìn)的水平是如此，在千萬級的水平上，辨認(rèn)率只會線性下降，再加上我國身份證有效期限比較長，容貌在此期間改變較大，怎么能達(dá)到95%？這不是逼著廠商去做假？過高的要求在現(xiàn)階段是不切實(shí)際的?！彼麖?qiáng)調(diào)。

蘇光大認(rèn)為，當(dāng)前人臉辨認(rèn)技術(shù)面臨的主要挑戰(zhàn)在于：大姿態(tài)角(大于30度)、超低分辨率(人臉分辨率小于30像素)、大年齡跨度(5年以上)和深度學(xué)習(xí)人臉辨認(rèn)的廣泛應(yīng)用上。