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行 业：代理
发布时间：2021-09-14
今田立基表示：“这对于整个人脸识别产业来说都是一个重大的挑战.”另外，在监控系统中的目标图像往往还存在其他形式的问题：分辨率低、与原始图像的角度和光照条件存在差异，以及面部表情等.
这种人脸识别的数据建模介于2D和3D之间的2.5D.这样做的原因是，建模之后的数据量比较小，可以大大减轻CPU处理数据的压力.NeoFace系统利用大头照制作一个虚拟3D模型，借助不同的角度、光照等因素生成不同的图像.因此，这个方法在实现了高精度的同时兼顾各个角度和光照条件下的人脸特征.这些图像都被存储在数据库中，当目标图像出现在NeoFace系统中时，便要求数据库搜寻一个图像加以匹配.
另外一个问题是，15岁以后的人脸特征基本定型了，但是15岁以下的人脸可能会随着年龄的增长产生很大的变化.除了以上的方法，NEC在解决这个问题的时候，还通过2~3年就更新一次儿童照片的方法来辅助解决以上这个问题.
作为对NEC人脸识别解决方案的有效补充，NEC的**分辨率图像增强技术可以识别出低分辨率传感器到的模糊的面部图像.该系统能够使目标图像与退化的模板匹配，人脸识别考勤机，产生出容易被人识别的面部图像，甚至在双眼之间的图像分辨率低至24像素的情况下也可以实现.
实现秒级搜索
NeoFace系统能够在不到1/3秒的时间里，将图像与包含160万个对象的数据库进行匹配.今田立基指出：“NeoFace系统的度非常高——误拒绝率为0.3%，误接受率为0.1%，远远**其他竞争对手，比成绩接近的竞争对手的速度要快出很多.”
那么，在海量人脸数据库中，如何进行大数据量的运算，又如何能够做到秒级搜索呢?今田立基介绍说，NeoFace系统采用如下几种行之有效的方法，不仅保证人脸识别的响应速度，还提高了识别的度.
人工智能——特别是其中的人脸识别应用，注定与用户隐私相生相伴，持续被人们讨论。﹨n9月12日，创新工场董事长兼CEO李开复在HICOOL创业者峰会上演讲时表示，曾在早期帮助旷视科技公司找了包括美图和蚂蚁等合作伙伴，让他们拿到了大量的人脸数据，并在随后的摸索过程中找到了几个有价值的商业化方向。
﹨n由于蚂蚁和李开复旗下的创新工场都是旷视科技的股东，居间撮合似乎是自然之举，因而李开复的这番言论看上去合情合理，引发了人们对于用户隐私的担忧及讨论。﹨n当晚，蚂蚁集团发布公告称，旷视的人脸识别考勤机如何，蚂蚁集团在与旷视科技合作事宜上**与李开复先生有过接触；蚂蚁集团**提供任何人脸数据给旷视科技，双方过往合作旷视科技授权其图像识别算法能力给蚂蚁单独部署和使用，不涉及任何数据的共享和传输；数据安全和隐私保护是蚂蚁的生命线，任何时候都不会违背。﹨n此外蚂蚁还表示，人脸识别考勤机选我们哪家，目前双方已无相关业务合作。﹨n﹨n﹨n﹨n受到“打脸”后，当晚李开复本人也通过社交媒体回复了此前的言论，称上述言论为口误，给三家公司带来的困扰，深感歉意。以下是李开复回复全文：﹨n关于今早演讲内容提及旷视科技早期和美图、
蚂蚁的合作，网上引发讨论，我做些说明：﹨n1）初期我曾经建议并帮助旷视团队寻找更多应用合作伙伴，以增强技术水平，提升模型识别率。﹨n2）合作中，旷视提供AI技术给到合作方，我理解数据一直存在合作方客户服务器中，不涉及任何数据的共享与传输。﹨n3）我的口误，给三家公司带来困扰，深感歉意。﹨n这起快速起又快速落的“乌龙”，让人脸识别与用户隐私再度引发广泛关注，对此你怎么看？﹨n
深度学习框架国内外竞争已是红海事实上，如果我们看Github上不同深度学习框架受欢迎的程度，可以看到的是谷歌的TensorFlow相对优势非常明显。此外，从2017年开始，脸书的pytorch也增长较快，在学术界大受欢迎。但是总体来说，很多大型互联网公司推出了自己的开源深度学习框架，但是还是没有在市场上站住——说
明先发优势是非常明显的。这也符合逻辑，深度学习框架还是具有规模优势，用的人多了，边际成本就低，很容易形成一家通吃的局面。这就跟移动操作系统一样，安卓之前也有不少其他的系统，但是大家发现越来越少，直至剩下安卓和iOS的PK。从*的角度来考虑，不管是Tensorflow也好还是pytorch也罢，都不太可能成为中国的AI产业通用的深度学习框架。也正是看到了这个机会，国内的互联网公司也纷纷都在做自己的开源框架产品。所以从道理上来说，旷视推出开源框架天元，也是有抢占山头的意思。不过现在这个山头也非常拥挤。从商业上来看，旷视跟成员比体量不足，起步较晚，人脸识别考勤机哪家做得好，能不能赶得上盛宴很难讲。开
源深度学习框架对于旷世来说价值几何开源深度学习框架的AI企业，其目的，无非是提供一个基础设施，在这个上面培育一整个AI产业生态出来。如此，作为基础设施的提供方，才能够实现其商业价值。开发的成本不低，如果后面产业没有培育起来，投入产出必然不匹配，亏损就较有可能发生了。这也是为什么我们看到，大部分深度学习框架是一个打磨的过程。广大不断使用，不断更新，围绕具体的需求不断升级，同时逐步围绕框架建立起上下游的生态，这样形成的深度学习框架才会有长期的竞争力。国内做深度学习框架的企业很多，在这片红海里面要脱颖而出，依靠的是综合竞争力——不能有任何的短板。