新興創企 特定角度切入研發“看穿你”

作為后起之秀，眾多創企率先將計算機視覺技術落地到安防領域。在傳統硬件設備和市場渠道等方面，創業公司無法與傳統安防巨頭匹敵，因此，它們大多瞄準了智能安防這一創新技術領域。而人臉識別，不約而同成為多家創業公司“夢開始的地方”。

人臉識別技術發展的過程中，諸多痛點問題顯現：比如對于通過化妝、“易容”等偽造生物特征的目標，不能完全識別；比如在大規模人員移動、人流量密集等情況，因監控圖片質量下降造成識別困難；還有對目標人群識別的視頻切割處理不靈活，導致完整行為信息缺乏等。

針對這些痛點問題，創新公司依托強大的研發能力，接連攻克核心技術，通過技術優勢，不僅在安防市場中搶得一席之地，業務范圍還拓展到金融、智慧城市等其他領域。

深醒科技—雙路神經網絡 能識別“易容術”

在人臉識別中，可能有不法分子通過用照片、3D人臉面具偽造生物特征避免被查。針對這類問題，深醒科技提出利用兩個卷積神經網絡進行人臉驗證：其中一個神經網絡提取臉部多個子區域的局部特征（如眼部子區域，鼻部子區域等）；另一個神經網絡提取深度特征，通過深度圖譜驗證輸入圖像是否為實體，是否匹配一致。

雙路神經網絡，分別識別局部特征和整體深度特征，對局部特征和深度特征比較判別，實現真人面部識別，同時能夠有效識別照片、視頻、3D面具等反偵察欺騙手段。在圖像采集方面，紅外攝像頭和可見光攝像頭同時采集圖像，為進一步識別判定提供基礎。

商湯科技—智能監控“透視眼” 能“看穿”戴口罩的臉

在火車站、商圈等人流密集場所，人員流動性較強、情況復雜，給追查犯罪分子、重點人員布控造成困難。專注于機器視覺的商湯科技，針對上述問題研發了基于深度學習和大規模集群的智能人臉追逃系統（見圖 2）。

該系統利用百萬級的數據集對神經網絡進行訓練，大大提高誤報警率與漏檢率，能夠有效克服面部受遮擋、陽光等強光源照射等外界因素對圖片采集的影響。同時，該技術支持多機多路和一機多路處理數據。如果人臉數據庫較小，可將人臉識別服務器部署在同一個物理服務器上，從而實現一機多路。如果人臉數據庫較大，為了提高處理效率，可將人臉識別服務器部署在不同的物理服務器上，從而實現多機多路。

圖 2：智能人臉追逃系統技術原理

來源：方象知產研究院

窺一斑見全豹。各創業公司在安防落地場景中，通常針對不同的細分應用領域深耕，以解決傳統方法無法克服的問題為切入點，以數據集大、計算速度快、非線性適應性強等優勢，為計算機視覺打造一顆“智能大腦”，利用學習的方式，“教會”前后端設備“認得清”、“看得懂”。

其實在計算機視覺領域，除了人臉識別以外，行為識別也是廣為應用的技術之一。眾多科技公司在該技術分支上紛紛布局，方象知產研究院以后會就此單獨進行分析。

“巨頭”“萌新” 均重視布局存儲技術

大數據是人工智能的基礎。在數據就是黃金的今天，隨著監控網點急速擴展，視頻和卡口產生海量數據。如何安全存儲、高效查找，成為“視覺”安防未來發展不可或缺的支柱性技術之一。“大佬”和“萌新”們也都意識到這個問題，針對視頻存儲、編碼解碼進行了大量的研究工作（見表1）。

方象知產研究院列出了部分公司較為重要或具有代表性的專利。受篇幅所限，本文不做過多解讀。

表1：各公司與計算機視覺相關存儲技術專利

來源：方象知產研究院

上述存儲技術，主要針對大數據的存儲安全、升級安全、丟失恢復、容錯能力及讀取能力，結合分布式存儲、云平臺等方法，將各類信息分門別類存儲。不同公司雖然有不同的算法，但殊途同歸，都要解決數字存儲中高效與安全的問題。