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    從百度大腦看人臉識別最新技術進展

    簡析 ? 來源:電子發燒友網 ? 作者:郭露 ? 2019-09-28 22:00 ? 次閱讀
    目前,根據識別方式的不同,生物識別可分為人臉識別指紋識別、虹膜識別、語音識別和靜脈識別等。其中,人臉識別在全球生物識別市場份額中的增幅居于首位。
    生物識別類型
    表一:各類生物識別技術對比
    隨著人臉識別技術不斷成熟,市場需求將加速釋放。從社保領取到校園門禁,從遠程預授信到安檢閘機檢查,人臉識別正不斷打開新的應用市場,行業也將呈現出新的技術發展趨勢。在我國人臉識別技術領域處于領先地位的百度大腦自2019年以來,不斷優化和升級其在人臉相關技術層面的發展,在人臉識別、人臉檢測、人臉搜索、人體分析等方面持續進行技術迭代。
    表二:2019年百度大腦人臉相關技術升級情況
    在9月26日于深圳舉行的“百度大腦人臉識別新產品及伙伴計劃發布會”會上,百度分享了他們在百度大腦人臉識別的最新技術成果,并發布了多項全新的人臉識別產品。

    最新進展

    百度視覺技術部副總監丁二銳表示,視覺處于感知層,包括圖像/視頻、AR/VR,在形式上看它是從單幀的圖像到多幀的視頻,從語義上則是從“看清”到“看懂”的過程。百度計算機視覺技術包括圖像、視頻、邊緣計算、重要垂類、AR/VR五大特色技術。其中,人臉屬于百度機器視覺技術的重要垂類,在工業、安防等領域都得到了重點應用。
    圖一:百度大腦計算機視覺五大特色技術
    從百度人臉技術發展歷程來看,AI在由TO C向TO B產業端不斷演進,當前技術開拓點主要集中在人臉的編輯方面。百度的人臉技術經歷了三個大階段,從早期的Densebox,到中期應用廣泛并已實現落地的PyramidBox,到目前最新的MiningBox,整個檢測技術在不斷提升。例如,在PyramidBox技術中,不僅考慮了人臉、人頭,還考慮了人體其他部分。
    圖二:百度大腦人臉檢測技術
    對于人臉關鍵點識別,丁二銳表示,hourglass是一個對稱的結構,需要人為的將block級聯起來,并由人工進行定義,而百度大腦采用基于AutoDL的網絡搜索,并引入人臉多部件語義分割監督,大大降低了人力投入。
    圖三:百度大腦人臉關鍵點檢測技術
    在人臉識別方面,百度在早期就已采用EndTOEnd Metric learning,并根據金融需求,推出了基于GAN的圖像質量增強算法。百度人臉識別技術1:1驗證準確率達99.77%,并廣泛應用于金融核驗、安防監控、閘機考勤、公眾/政治人物識別等不同場景。
    圖四:百度大腦人臉識別算法
    在人臉活體檢測方面,百度大腦提出了基于多模態的檢測框架,利用RGB、Depth以及紅外圖像,該技術已經達到了央行金融支付的標準。
    圖五:百度大腦人臉活體檢測技術
    在實際應用中,由于計算資源和存儲受限,如何在保證性能的情況下,又能適應外部的條件呢?丁二銳表示,基于PaddleSlim平臺,采用自研的AMC(自動模型壓縮)模型,在表現微降的情況下,整體的壓縮率可以降低到50%;此外,通過自研的Light-NAS(輕量級模型結構的快速搜索)算法,還可大幅度縮短訓練時間。
    對于人臉識別的應用趨勢,丁二銳認為,未來將實現以人臉為中心,再加上肢體交互應用的升級,例如對話式虛擬形象,此外,人臉與硬件的結合,也將會催生新的產品形式,例如百度大腦基于多模態FaceID打造的多功能警務一體機等等。

    8款新產品

    在本次會議上,百度AI技術生態部高級產品經理吳延宇介紹了百度大腦最新的8項產品。
    表三:百度大腦新產品速覽
    綜合來看,以百度大腦為代表的人臉識別相關企業的技術水平正在加速提升,隨著下游智慧城市、安防監控、娛樂營銷等需求市場的推動,高精度、低耗時、高量級數據庫的人臉識別企業將會迎來更廣闊的市場空間。
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