識(shí)人、識(shí)車、識(shí)商品 視覺識(shí)別讓生活更加智慧


來源:中國(guó)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)信息網(wǎng)   時(shí)間:2019-11-18





   不久前,北京市通州區(qū)的王先生換了一把嵌入了人臉識(shí)別模塊的智能門鎖,解決了他長(zhǎng)久以來的煩惱:“父母記性不好,好幾次出門都忘帶鑰匙,被鎖在門外。現(xiàn)在一刷臉,門就能開了。”


  除了識(shí)人,視覺識(shí)別技術(shù)還能識(shí)車、識(shí)別商品。作為人工智能的一大重要應(yīng)用領(lǐng)域,未來,隨著視覺識(shí)別精度的提高和應(yīng)用環(huán)境的逐漸完善,它還將給人們帶來更加智慧安全的體驗(yàn)。


  識(shí)人:


  靜態(tài)識(shí)別比較成熟,動(dòng)態(tài)識(shí)別有待完善


  人臉識(shí)別是視覺識(shí)別相對(duì)成熟的應(yīng)用場(chǎng)景,其基本原理是,通過視頻采集設(shè)備獲取用戶的面部圖像,再利用核心的算法對(duì)其臉部的五官位置、臉型和角度等信息進(jìn)行計(jì)算分析,進(jìn)而和自身數(shù)據(jù)庫(kù)里的范本比對(duì),從而判斷出用戶的身份。


  人臉能替代身份證、賬號(hào)密碼等認(rèn)證信息,源于它作為生物識(shí)別特征具有高度的唯一性。以乘車安檢為例,通過精準(zhǔn)的人臉識(shí)別技術(shù),讓乘客面部數(shù)據(jù)與后臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì),快速完成1對(duì)1的靜態(tài)認(rèn)證,從而實(shí)現(xiàn)安全便捷、智能高效的通行。金融驗(yàn)證、辦公考勤、交通出行等領(lǐng)域,應(yīng)用的正是人臉識(shí)別這一特性。


  除身份信息認(rèn)證外,人臉識(shí)別還可用于對(duì)特定人群的監(jiān)測(cè),實(shí)現(xiàn)1對(duì)N的動(dòng)態(tài)比對(duì):從海量的人像數(shù)據(jù)庫(kù)中,找到與尋找對(duì)象符合的人臉數(shù)據(jù)圖像,并進(jìn)行匹配。借助智能攝像頭捕獲或掃描人臉信息,人們可以在茫茫人海中找到失散的親人,公安人員可以在人流中鎖定、追捕犯罪分子。


  此外,通過對(duì)場(chǎng)景內(nèi)所有人進(jìn)行面部識(shí)別并與人像數(shù)據(jù)庫(kù)匹配,還可以實(shí)現(xiàn)M對(duì)N的比對(duì)。


  騰訊優(yōu)圖實(shí)驗(yàn)室研究員王川南說,人臉識(shí)別技術(shù)發(fā)展至今,在可控的環(huán)境下,1對(duì)1的靜態(tài)識(shí)別已經(jīng)比較成熟,動(dòng)態(tài)識(shí)別相對(duì)來說難度大一些。“比如,人臉識(shí)別的精準(zhǔn)度受到光照、表情姿態(tài)和圖像質(zhì)量等因素的影響。此外,目前多數(shù)的人臉識(shí)別算法主要針對(duì)正面或接近正面的人臉圖像,當(dāng)發(fā)生俯仰、側(cè)面等情況,識(shí)別精度將打折扣。同時(shí),由于采集設(shè)備不同,獲取的人臉圖像質(zhì)量也不一樣,怎么有效識(shí)別分辨率低、質(zhì)量差的人臉圖像,是業(yè)界需要解決的難題。”


  識(shí)車:


  感知能力快速提升,自動(dòng)駕駛需多技術(shù)推進(jìn)


  移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的興起,讓停車場(chǎng)智能化成為可能。作為汽車的重要身份特征,通過攝像頭,識(shí)別車牌并上傳到終端,不僅能夠讓車主不停車通過收費(fèi)閘道,還能精準(zhǔn)獲知停車位數(shù)量和地理分布等信息,幫助人們提前規(guī)劃停車安排。


  不久前,北京大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院的研究團(tuán)隊(duì)研發(fā)出一種不用掃描車牌號(hào)就能識(shí)別車輛的新技術(shù)。該技術(shù)基于對(duì)車輛外觀特征的記錄和分析,如輪廓線條、碰撞損傷或漆面刮痕等,再由此搜索出機(jī)動(dòng)車的型號(hào)和注冊(cè)信息。


  識(shí)別車牌只是視覺識(shí)別技術(shù)在車上應(yīng)用的一小部分。業(yè)界更為看重同時(shí)也更為困難的是,通過與人工智能、通信、自動(dòng)化等技術(shù)深度融合,讓汽車能看清周邊環(huán)境,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。


  不過,自動(dòng)駕駛涉及的技術(shù)非常廣,涵蓋軟硬件等多方面,任何一個(gè)環(huán)節(jié)欠缺都跑不起來。中科院自動(dòng)化研究所研究員王飛躍說,近年來,汽車的感知能力快速提升,但遇到雨、霧等惡劣天氣時(shí),它就無法工作,目前仍沒有理想的解決辦法。此外,自動(dòng)駕駛是遵守規(guī)則的“好學(xué)生”,現(xiàn)實(shí)中的路況通常瞬息萬變,機(jī)器難以對(duì)一些突發(fā)情況做出合理的決策。


  專家表示,未來通信技術(shù)會(huì)讓信息傳輸更快、更穩(wěn)定,車與路、車與人以及交通基礎(chǔ)設(shè)施之間有望實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通。


  識(shí)商品:


  想象空間很大,落地應(yīng)用是難點(diǎn)


  人工智能技術(shù)還能自動(dòng)識(shí)別物品。比如,一些內(nèi)置智能攝像頭的冰箱,可以自動(dòng)識(shí)別各類蔬菜、水果、飲料等物體,提示保鮮時(shí)間,監(jiān)控儲(chǔ)存數(shù)量等。再比如,無人超市和無人貨架有望實(shí)現(xiàn)零售的無人化,革新商品流通和銷售的模式。


  商品識(shí)別前景看上去很美好,但落地頗為困難。海深科技創(chuàng)始人戴劍彬介紹,跟人臉識(shí)別相比,商品識(shí)別種類繁多、變化快。由于不同商品的外形差異很大,部分柔性商品又具有變形的特點(diǎn),識(shí)別難度很大。“線下商品視覺識(shí)別的想象空間很大,前提是能識(shí)別足夠多商品,而在當(dāng)前的技術(shù)條件下,還基本做不到。相比之下,智能貨柜等相對(duì)封閉,且商品數(shù)量有限的場(chǎng)景,可能更適合這項(xiàng)技術(shù)的落地。”


  展望未來,他表示,隨著5G商用的逐漸鋪開,未來智能貨柜可以將更多的算力放到云端,讓終端在輕量化的同時(shí)還能執(zhí)行更復(fù)雜的任務(wù),從而降低動(dòng)態(tài)識(shí)別貨柜的成本。同時(shí),隨著視覺識(shí)別算法的更高效和更精準(zhǔn),無人零售有望普及。


  應(yīng)對(duì)安全風(fēng)險(xiǎn),加強(qiáng)基礎(chǔ)算法和理論研究


  安全專家指出,人們?cè)谙硎苤悄茏R(shí)別的便利的同時(shí),也應(yīng)防范潛在的信息泄露風(fēng)險(xiǎn)和侵犯?jìng)€(gè)人隱私。


  “由于人臉識(shí)別具有高度的直接識(shí)別性和唯一性,相比其他信息,這種技術(shù)對(duì)個(gè)人而言,安全隱患更高。”中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會(huì)研究中心秘書長(zhǎng)吳沈括說。


  專家們指出,隨著個(gè)人“露臉”的環(huán)境和應(yīng)用場(chǎng)景增加,信息泄露的風(fēng)險(xiǎn)也將隨之上升。今年9月,北京青年報(bào)一則報(bào)道就顯示,在某網(wǎng)絡(luò)商城中,有商家公開兜售“人臉數(shù)據(jù)”,數(shù)量約17萬條。在商家發(fā)布的商品信息中可以看到,這些“人臉數(shù)據(jù)”涵蓋2000人的肖像,每個(gè)人約有50到100張照片。


  為此專家建議,慎重上傳平臺(tái)和授權(quán)使用,對(duì)于一些非必要的重要場(chǎng)景,不建議用戶開通人臉識(shí)別功能。此外,管理部門應(yīng)加大數(shù)據(jù)保護(hù)力度,加大對(duì)違法收集、使用用戶個(gè)人信息企業(yè)的懲戒力度。人臉信息收集主體也要加強(qiáng)自律,遵守行業(yè)準(zhǔn)則。


  除了防范風(fēng)險(xiǎn)、保護(hù)個(gè)人隱私,專家們提出,還應(yīng)提升視覺識(shí)別的效率和準(zhǔn)確性。地平線創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官余凱說,數(shù)據(jù)、算法和算力是驅(qū)動(dòng)人工智能發(fā)展的三大要素,而芯片是其底層核心支撐。在萬物互聯(lián)的背景下,未來將出現(xiàn)海量的智能終端設(shè)備,更離不開功耗低、圖像處理能力強(qiáng)等的智能芯片。


  受訪專家普遍認(rèn)為,雖然我國(guó)在視覺識(shí)別的商業(yè)探索上走在世界前列,但基礎(chǔ)算法和理論研究仍是短板。他們建議,在加速推動(dòng)商業(yè)應(yīng)用的同時(shí),還需在基礎(chǔ)算法研究、基礎(chǔ)學(xué)科建設(shè)和人才培養(yǎng)上加大力度。(喻思南)


  轉(zhuǎn)自:人民網(wǎng)

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