這兩年人工智能的火熱，已經(jīng)從概念進(jìn)入到落地的階段，尤其是語(yǔ)音的人工智能音箱和機(jī)器視覺人臉識(shí)別的相關(guān)產(chǎn)品。早在人工智能技術(shù)興起之前，其實(shí)業(yè)內(nèi)對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)就研發(fā)了很久，早期的技術(shù)是通過普通的攝像頭，抓取圖像和視頻上傳到到服務(wù)器，所有的識(shí)別工作由前端電腦或者服務(wù)器完成，但這樣服務(wù)器的壓力是巨大大，這種技術(shù)在越來(lái)越多應(yīng)用場(chǎng)景下，效率相對(duì)較低，甚至是不合理的， 大面積推廣也收到一定的限制。由于智能攝像頭技術(shù)的成熟，攝像頭前端具備音視頻解碼、傳輸功能之外，也集成了一些具有智能算法能力的硬件，能夠識(shí)別并抓取到人臉圖像，甚至通過算法提取完整的人臉特征數(shù)據(jù)（而不是圖片），然后上傳到服務(wù)器供后端處理，這樣服務(wù)器的壓力大大減小，識(shí)別的效率也就大大提升。

人臉識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用普及，尤其在機(jī)場(chǎng)、高鐵站、銀行等系統(tǒng)的人臉驗(yàn)證，大部分的老百姓，甚至一些行業(yè)從業(yè)人員，以為現(xiàn)在的人臉識(shí)別技術(shù)無(wú)所不能，其實(shí)應(yīng)用的局限性還是很大，上個(gè)月因?yàn)楣ぷ髟?，比較頻繁接觸了這行的兄弟，有些認(rèn)知和想法給大家分享一下。

一、人臉識(shí)別技術(shù)基本現(xiàn)狀

人臉識(shí)別技術(shù)其實(shí)早在人工智能概念之前，業(yè)內(nèi)就研發(fā)了很久，早期的技術(shù)是通過普通的攝像頭，抓取圖像和視頻上傳到到服務(wù)器，所有的識(shí)別工作由前端電腦或者服務(wù)器完成，但這樣服務(wù)器的壓力是巨大大，這種技術(shù)在越來(lái)越多應(yīng)用場(chǎng)景下，效率相對(duì)較低，甚至是不合理的。 因此人臉識(shí)別在前端攝像頭除了具備視頻傳輸錄像功能之外，也植入了一定的智能算法，能夠識(shí)別并抓取到人臉圖像，并且通過算法提取完整的人臉特征數(shù)據(jù)（而不是圖片），然后上傳到服務(wù)器供后端處理，這樣無(wú)論是服務(wù)器的壓力還是識(shí)別的效率都會(huì)大大提升。目前人臉識(shí)別技術(shù)主要是如下幾種情況。

1:1的比對(duì)識(shí)別

1:1比對(duì)主要是使用在身份驗(yàn)證上，減少人工審核，人、證合一的問題。攝像頭抓到的頭像與身份證中預(yù)存的頭像信息進(jìn)行確認(rèn)，是否為同一個(gè)人。 主要場(chǎng)景就是機(jī)場(chǎng)、酒店、銀行等場(chǎng)所，這類應(yīng)用對(duì)準(zhǔn)確率要求高，但技術(shù)的難度其實(shí)比較低，因?yàn)楸或?yàn)證的人都是強(qiáng)配合的，有充分的拍照條件，能夠提供正面高清人臉圖片，通過身份證號(hào)碼從公安系統(tǒng)內(nèi)部調(diào)取到人臉特征數(shù)據(jù)，這兩部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行一對(duì)一比對(duì)，只要達(dá)到一個(gè)重合率就通過。

產(chǎn)品的難點(diǎn)是能夠獲得公安部的數(shù)據(jù)授權(quán)， 目前只用公安部二所旗下的中盾公司具有獨(dú)家資質(zhì)，他們提供一個(gè)身份證和人臉數(shù)據(jù)讀寫模塊，模塊直接可以對(duì)接到公安部數(shù)據(jù)庫(kù)， 模塊的售價(jià)800~900元，絕大部分利潤(rùn)在這里被吃掉了。

1:N的人臉識(shí)別

這個(gè)這比較容易理解，就是從一堆的預(yù)存的人臉中，識(shí)別是對(duì)應(yīng)的身份出來(lái)。最典型的就是門禁、考勤類的應(yīng)用，首先要預(yù)登記每個(gè)人的人臉，攝像頭抓取的圖片與登記的一堆人臉進(jìn)行逐個(gè)比對(duì)，判斷出是哪個(gè)人。這個(gè)比對(duì)可以放在本地的服務(wù)器（通常叫識(shí)別網(wǎng)關(guān)），也可以放在云端進(jìn)行比對(duì)，由于云服務(wù)器和萬(wàn)物互聯(lián)的概念，所有公司一定會(huì)把人臉也保存在云端。這類系統(tǒng)比較重要的指標(biāo)就是這個(gè)N的值（人臉數(shù)據(jù)量）。在100張人臉識(shí)別出每個(gè)人，和1萬(wàn)張，甚至百萬(wàn)張人臉去識(shí)別一個(gè)人，難度上有本質(zhì)的區(qū)別。

1:∞ 無(wú)窮的識(shí)別

這個(gè)其實(shí)與1：N類似，只是這個(gè)N數(shù)量巨大，通常是公安部的數(shù)據(jù)庫(kù)，通過拍照，或者人經(jīng)過攝像頭， 系統(tǒng)可以快速提取到這個(gè)人的身份信息。這個(gè)這種應(yīng)用場(chǎng)景相對(duì)較少，技術(shù)難點(diǎn)也是最高的，即使人臉照片很清晰的情況下，也很難識(shí)別準(zhǔn)確。通常用來(lái)測(cè)試系統(tǒng)。 通過攝像頭拍照，上傳圖片或者人臉特征數(shù)據(jù)， 與通過公安部門的數(shù)據(jù)庫(kù)比對(duì)，告知這個(gè)人是誰(shuí)，相當(dāng)于要在10幾億的人群中找出相同的人臉，這個(gè)并不容易，而且特征相似的人臉其實(shí)還是蠻多的，能夠做按照相似度排列返回一個(gè)人員清單。我看到比較牛逼的就是深圳的警察手機(jī)APP很多都裝了這個(gè)應(yīng)用，通過拍照，然后自動(dòng)識(shí)別出這個(gè)人是誰(shuí)，身份證號(hào)碼多少等等個(gè)人信息。

二、人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率

現(xiàn)在很多人臉識(shí)別算法或者產(chǎn)品都有一個(gè)重要的的指標(biāo)，就是識(shí)別準(zhǔn)確率有多高。其實(shí)單純地講這個(gè)準(zhǔn)確率其實(shí)是沒有意義的。

首先是這個(gè)準(zhǔn)確率是要有前提的，攝像頭的圖像抓取質(zhì)量高度相關(guān)，高清的正臉圖片識(shí)別率肯定很高， 但如果在光線不夠好，角度不是完全正面的情況下呢，這個(gè)準(zhǔn)確率肯定是大打折扣的。

其次準(zhǔn)確率的說(shuō)法也是不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)?。在人臉識(shí)別的時(shí)候，主要是對(duì)人臉特征數(shù)據(jù)重合率的比較，重合率達(dá)到一個(gè)閾值（例如80%），就算驗(yàn)證通過，這就可以通過調(diào)節(jié)這個(gè)重合率的閾值來(lái)提高準(zhǔn)確率。 例如門禁系統(tǒng)，把重合率閾值設(shè)置比較低，就很容易驗(yàn)證通過，這樣也很容易給人準(zhǔn)確率很高的印象。但同時(shí)帶來(lái)的問題就是，很多相似的臉會(huì)被錯(cuò)誤認(rèn)為驗(yàn)證通過。 如果調(diào)高重合率閾值，可以拒絕掉很多相似的臉，但同時(shí)本人的真臉也容易被拒絕，這個(gè)時(shí)候容易給人準(zhǔn)確率低的印象。

這就是我們驗(yàn)真率和拒假率，這個(gè)指標(biāo)有點(diǎn)類似指紋。這兩個(gè)指標(biāo)也基本上是矛和盾的關(guān)系。但如果一個(gè)好的算法，就會(huì)在這個(gè)點(diǎn)上達(dá)到一個(gè)平衡出一個(gè)最好的結(jié)果，同時(shí)在評(píng)估性能的時(shí)候，也是應(yīng)該同時(shí)參照這二個(gè)指標(biāo)的。

三、人工智能技術(shù)的應(yīng)用

目前具有人臉?biāo)惴ǖ墓静簧伲?除了一些開放平臺(tái)之外，提供標(biāo)準(zhǔn)算法SDK，也有很多公司自己的算法，盡管算法原理大同小異，但各家還是自己一套封閉大系統(tǒng)，相互并不兼容。這些算法很多得益于老美們將很多人臉數(shù)據(jù)庫(kù)的特征值和算法公開后，大大降低了研發(fā)的難度。

但總體感覺上，當(dāng)前大多數(shù)的人臉?biāo)惴ㄖ荒苁且粋€(gè)智能系統(tǒng)，而不是人工智能系統(tǒng)，所謂的人工智能，是指能夠模擬人的思維過程，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)去逐漸學(xué)習(xí)，逐漸提升人臉識(shí)別的準(zhǔn)確性。 這有點(diǎn)類似人的思維，當(dāng)你多次使用了這個(gè)人臉識(shí)別系統(tǒng)后，你的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，系統(tǒng)對(duì)你越來(lái)越熟悉，從而逐漸提高識(shí)別準(zhǔn)確率。

機(jī)器學(xué)習(xí)最核心的是數(shù)據(jù)，未來(lái)這些算法公司，可能最核心的不是算法有多牛，而是你擁有多少數(shù)據(jù)，這個(gè)主要體現(xiàn)在二個(gè)方面，第一就是人臉數(shù)據(jù)庫(kù)的量，就是擁有多少人的人臉數(shù)據(jù)，另外就是就是人臉驗(yàn)證的使用數(shù)據(jù)，當(dāng)你的系統(tǒng)被使用越多，各種狀態(tài)，各種光線的情況下使用，人工智能系統(tǒng)的算法對(duì)你越熟悉，識(shí)別將會(huì)越來(lái)越準(zhǔn)確。

目前公安部有全國(guó)最大的人臉數(shù)據(jù)庫(kù)，主要是頭像圖片，但數(shù)據(jù)庫(kù)沒有開放，必須要有甲級(jí)保密資質(zhì)，一般公司沒有，針對(duì)人證驗(yàn)證目前只用公安部二所旗下的中盾公司獨(dú)家資質(zhì)。對(duì)于非公安體系的民間公司來(lái)說(shuō)，各家的算法公司收集人臉數(shù)據(jù)庫(kù)， 除公安外的政府部門的工商，交通等也都在收集人臉，現(xiàn)在去銀行，政府辦個(gè)什么事情，都是要微信小程序預(yù)約，并且上傳自己的人臉數(shù)據(jù)，騰訊，滴滴，阿里等也都在通過各種方式積累人臉數(shù)據(jù)量，例如通過手機(jī)中照片抓取人臉，你發(fā)布在QQ空間，朋友圈的自拍招聘都會(huì)被這些公司收集人臉數(shù)據(jù)庫(kù)。

四、開放硬件平臺(tái)的設(shè)想

當(dāng)人臉識(shí)別進(jìn)入到了人工智能階段，又會(huì)進(jìn)入到互聯(lián)網(wǎng)公司的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)則，就是強(qiáng)者逾強(qiáng)。無(wú)論是機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能平臺(tái)，還是大數(shù)據(jù)的運(yùn)營(yíng)，也會(huì)變成幾家公司獨(dú)大，第二梯隊(duì)的公司難以維系。首先通過技術(shù)形成了門檻，然后引入資金，形成資金壁壘，通過資金形成了市場(chǎng)壁壘，然后閉環(huán)回到繼續(xù)加強(qiáng)了技術(shù)壁壘，造成強(qiáng)者恒強(qiáng)的局面。

剛才上文提到，人臉識(shí)別系統(tǒng)不是一個(gè)簡(jiǎn)單互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)， 而是一個(gè)軟硬件高度結(jié)合的系統(tǒng)，既要后端服務(wù)器的算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)能力，同時(shí)要需要前端攝像頭硬件集成高度配合。這就我對(duì)硬件標(biāo)準(zhǔn)平臺(tái)的攝像。

既然是開放的硬件平臺(tái)，首先要滿足的二個(gè)條件：

1.極大降低系統(tǒng)開發(fā)的難度，提供了標(biāo)準(zhǔn)的硬件和服務(wù)器數(shù)據(jù)平臺(tái)的接口。

2.盡量是一個(gè)公立平臺(tái)， 只提供標(biāo)準(zhǔn)配件，不涉及到一些具體的行業(yè)應(yīng)用。

3.有機(jī)會(huì)成為標(biāo)準(zhǔn)配件，能夠快速撲向市場(chǎng)，收集用戶和數(shù)據(jù)。

1.標(biāo)準(zhǔn)人臉攝像頭的配件

●攝像頭可以直接輸出電子門鎖控制信號(hào)，例如韋根接口。

●內(nèi)置人臉抓取和特征數(shù)據(jù)提取上傳。

● 攝像頭接入網(wǎng)絡(luò)后，會(huì)自動(dòng)在平臺(tái)注冊(cè)，注冊(cè)內(nèi)容有UUID，Product-Key等信息?！窈笈_(tái)操作，將注冊(cè)用戶與注冊(cè)的攝像頭進(jìn)行關(guān)系綁定。

●內(nèi)置門禁接口，直接輸出標(biāo)準(zhǔn)門禁控制信號(hào)。

● 從人臉識(shí)別到發(fā)出開門指令應(yīng)該要小于1秒。

2.服務(wù)器標(biāo)準(zhǔn)接口

管理后臺(tái)和用戶客戶端為第三方合作伙伴提供標(biāo)準(zhǔn)API接口，例如：

●通過輸入攝像頭系列號(hào)以及時(shí)間段，能夠返回?cái)z像頭的人臉識(shí)別記錄’

●通過輸入人員用戶名、手機(jī)號(hào)等參數(shù)能夠返回人員經(jīng)過那些攝像頭編號(hào)及經(jīng)過時(shí)間的記錄。

●通過手機(jī)登陸注冊(cè)，或者微信小程序，將個(gè)人信息和照片上傳到服務(wù)器，生成人臉特征數(shù)據(jù)庫(kù)。

●用戶注冊(cè)人臉后，管理員可以通過后臺(tái)，將注冊(cè)人員與所屬攝像頭綁定。

●當(dāng)用戶經(jīng)過綁定攝像頭的時(shí)候會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的控制數(shù)據(jù)。

當(dāng)然這些接口只是拋磚引玉，需要根據(jù)不同的行業(yè)屬性完善相應(yīng)的接口。

五、門禁行業(yè)的應(yīng)用

上述的開放硬件接口將大大降低人臉識(shí)別行業(yè)的開放難度，一些傳統(tǒng)的軟硬件公司在這樣的開放硬件平臺(tái)上，能夠很快完成自己的系統(tǒng)。

目前的人臉識(shí)別攝像頭應(yīng)用逐漸普及，主要分為二大類，一類是與公安部門系統(tǒng)對(duì)接，例維穩(wěn)安保體系的人臉和身份證的驗(yàn)證，疑犯追逃等，另一類企業(yè)內(nèi)部的獨(dú)立系統(tǒng)，例如考勤、門禁等等。人臉識(shí)別前期最大的應(yīng)用領(lǐng)域都是與政府部門高度相關(guān)，但這塊的市場(chǎng)門檻很高，這個(gè)門檻可能并不是技術(shù)，而是一些大家都懂的原因。因此大量的公司都擁擠在民用領(lǐng)域，尤其是門禁的領(lǐng)域。這幾年來(lái)，車輛進(jìn)出的車牌識(shí)別徹底取代了IC卡，尤其在深圳幾乎已經(jīng)很難看到刷卡停車的地方了，在一些三四線城市，也基本上被車牌識(shí)別攝像頭取代。 隨著人臉識(shí)別技術(shù)的成熟，我相信禁人臉的身份識(shí)別也將會(huì)徹底取代門卡。畢竟現(xiàn)在連錢包和銀行卡都懶得帶的，更何況門禁卡，用手機(jī)APP去開門又太麻煩，而且有些老年人也不會(huì)用，因此人臉識(shí)別門禁將是一個(gè)強(qiáng)烈的剛需了。

現(xiàn)有舊小區(qū)，無(wú)論是小區(qū)大門還是單元門，都有很強(qiáng)烈的改造意向，但改造現(xiàn)有的門禁對(duì)講系統(tǒng)的成本又不能太高，如果只需要在門口頭頂安裝一個(gè)人臉識(shí)別的攝像頭，攝像頭輸出信號(hào)控制電鎖。業(yè)主經(jīng)過的時(shí)候，在1~2秒鐘，攝像頭識(shí)別人臉與數(shù)據(jù)庫(kù)比對(duì)成功后，輸出開門信號(hào)，這將會(huì)有巨大的市場(chǎng)。

目前有技術(shù)能力的公司都看到這市場(chǎng)的潛力，但還是各自為政，軟件硬件都在用自己的一套，完全是自己的封閉系統(tǒng)，這樣的研發(fā)成本很高，落地成本也很高。最近我調(diào)研了這個(gè)這塊市場(chǎng)，我相信很快有人會(huì)要做一個(gè)開放性的人臉識(shí)別攝像頭硬件，可以提供給考勤和安全門禁的行業(yè)提供基礎(chǔ)的解決方案，從而降低研發(fā)成本和落地成本，對(duì)這市場(chǎng)的硬件公司也將會(huì)有一個(gè)大的洗牌。

六、后記

經(jīng)過這幾周的業(yè)內(nèi)調(diào)研了解，這樣的開放標(biāo)準(zhǔn)硬件和服務(wù)器平臺(tái)其實(shí)有極大的市場(chǎng)，硬件平臺(tái)不只提供標(biāo)準(zhǔn)模塊和算法，不做自己的行業(yè)應(yīng)用，提供一個(gè)簡(jiǎn)單易用的解決方案賦能給這些傳統(tǒng)行業(yè)，依賴傳統(tǒng)行業(yè)的渠道和落地實(shí)施。不僅僅可以在標(biāo)準(zhǔn)硬件上能夠有一個(gè)大規(guī)模的銷售量，同時(shí)能夠大量收集到人臉數(shù)據(jù)庫(kù)和使用數(shù)據(jù)，為真正的人工智能識(shí)別系統(tǒng)提供大數(shù)據(jù)支持，這才是算法公司的核心價(jià)值。歡迎一些有算法能力和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)的兄弟或者公司一起交流探討。

作者介紹：黃小良， 深圳智安物聯(lián)科技有限公司 CEO ，電子圈資深成員，5年產(chǎn)品研發(fā)，10年半導(dǎo)體分銷， 5年創(chuàng)業(yè)，從事物聯(lián)網(wǎng)智能家居。個(gè)人微信號(hào)“iSuren”，歡迎交流。

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