近日，國內(nèi)安防巨頭大華股份人臉識別團(tuán)隊向國際權(quán)威人臉識別公開測試集LFW(Labeled Faces in the Wild)提交了測試結(jié)果，通過一系列的技術(shù)改進(jìn)，大華Dahua-FaceImage人臉識別率不僅繼續(xù)領(lǐng)先Google、Facebook、百度、騰訊，排名第一，并且刷新了LFW的新記錄，標(biāo)志著大華股份人臉識別技術(shù)躋身國際領(lǐng)先地位。
LFW由馬薩諸塞大學(xué)于2007年建立，用于評測非約束條件下的人臉識別算法性能，是人臉識別領(lǐng)域使用最廣泛的評測集合。目前為止全球數(shù)十個團(tuán)隊共提交了80多次測試結(jié)果，其中包括Google、Facebook、微軟亞洲研究院、百度、騰訊、商湯、Face++、香港中文大學(xué)等頂級的工業(yè)界與學(xué)術(shù)界團(tuán)隊，許多當(dāng)時排名靠前的方法都對人臉識別技術(shù)的發(fā)展起到了至關(guān)重要的推動作用。
圖1 LFW評測結(jié)果顯示Dahua-FaceImage排名第一
近年來人臉識別技術(shù)取得了長足的進(jìn)步，很大程度上依賴于深度學(xué)習(xí)的發(fā)展——一種模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)機(jī)制的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(一種常用的深度學(xué)習(xí)模型)的性能與網(wǎng)絡(luò)深度密切相關(guān)，但是由于深層網(wǎng)絡(luò)難以優(yōu)化，之前人臉識別中的網(wǎng)絡(luò)深度一般有幾層到幾十層。大華股份人臉識別技術(shù)團(tuán)隊設(shè)計了一個上百層的深度網(wǎng)絡(luò)(目前已公開的人臉識別網(wǎng)絡(luò)中最深的模型)，提出了一種新的度量學(xué)習(xí)方法，可以使得同一人之間的相似度盡量高，同時約束不同人之間的相似度足夠低，在訓(xùn)練時，結(jié)合一種高效的在線采樣技術(shù)，可以極大地加快收斂速度。通過訓(xùn)練多個模型以及一種非線性多模型融合技術(shù)，大華股份在LFW上取得了99.78%的準(zhǔn)確率。
圖2 大華人臉識別技術(shù)原理示意
大華股份人臉識別團(tuán)隊隸屬于研發(fā)中心先進(jìn)技術(shù)研究院，依托于研究院在深度學(xué)習(xí)技術(shù)、硬件資源、數(shù)據(jù)等方面的深厚積累，將在人臉領(lǐng)域持續(xù)發(fā)力，為大華人臉相關(guān)產(chǎn)品(人臉檢測、人臉特征點(diǎn)定位、人臉識別、人臉屬性分析、微笑檢測等)提供更有力的技術(shù)保障。
大華人臉識別技術(shù)團(tuán)隊負(fù)責(zé)人汪海洋博士認(rèn)為，盡管在公開數(shù)據(jù)集上成績領(lǐng)先，實(shí)際場景下的人臉識別仍面臨著巨大的挑戰(zhàn)。大華在安防監(jiān)控領(lǐng)域深耕多年，擁有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢。近年來大華積累了海量的視頻數(shù)據(jù)，使用這些數(shù)據(jù)對模型調(diào)整，算法在實(shí)際場景下的性能得到大幅提升。此外，安防領(lǐng)域要求算法具備較高的實(shí)時性，技術(shù)團(tuán)隊通過網(wǎng)絡(luò)剪枝與一種多模型特征共享技術(shù)，大大降低了冗余運(yùn)算，使得上百層的網(wǎng)絡(luò)計算量與以往數(shù)十層的網(wǎng)絡(luò)持平。
圖3 大華海量監(jiān)控視頻人臉數(shù)據(jù)
目前，大華的人臉識別技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于公安、金融等多個領(lǐng)域。此次全球矚目的G20安保就成功應(yīng)用了大華人臉識別技術(shù)。G20核心區(qū)域及諸多交通樞紐部署了大華人像卡口，其抓拍的實(shí)時人像數(shù)據(jù)，自動與后臺公安黑名單庫進(jìn)行對比碰撞。當(dāng)高危、重點(diǎn)人員出現(xiàn)時，系統(tǒng)會立即發(fā)出預(yù)警信息，方便一線民警及時響應(yīng)和布控。本系統(tǒng)在G20期間發(fā)揮了重要的作用，在系統(tǒng)還處于測試階段之時，就協(xié)助了警方抓獲了數(shù)名在逃人員。堅持客戶至上，堅持自主創(chuàng)新，大華人臉識別以為客戶提供更好的技術(shù)與產(chǎn)品、更成熟的方案與服務(wù)、更低的成本為奮斗目標(biāo)。
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