近日，國內安防巨頭大華股份人臉識別團隊向國際權威人臉識別公開測試集LFW(Labeled Faces in the Wild)提交了測試結果，通過一系列的技術改進，大華Dahua-FaceImage人臉識別率不僅繼續領先Google、Facebook、百度、騰訊，排名第一，并且刷新了LFW的新記錄，標志著大華股份人臉識別技術躋身國際領先地位。
LFW由馬薩諸塞大學于2007年建立，用于評測非約束條件下的人臉識別算法性能，是人臉識別領域使用最廣泛的評測集合。目前為止全球數十個團隊共提交了80多次測試結果，其中包括Google、Facebook、微軟亞洲研究院、百度、騰訊、商湯、Face++、香港中文大學等頂級的工業界與學術界團隊，許多當時排名靠前的方法都對人臉識別技術的發展起到了至關重要的推動作用。
圖1 LFW評測結果顯示Dahua-FaceImage排名第一
近年來人臉識別技術取得了長足的進步，很大程度上依賴于深度學習的發展——一種模擬人類神經系統機制的機器學習方法。深度卷積神經網絡(一種常用的深度學習模型)的性能與網絡深度密切相關，但是由于深層網絡難以優化，之前人臉識別中的網絡深度一般有幾層到幾十層。大華股份人臉識別技術團隊設計了一個上百層的深度網絡(目前已公開的人臉識別網絡中最深的模型)，提出了一種新的度量學習方法，可以使得同一人之間的相似度盡量高，同時約束不同人之間的相似度足夠低，在訓練時，結合一種高效的在線采樣技術，可以極大地加快收斂速度。通過訓練多個模型以及一種非線性多模型融合技術，大華股份在LFW上取得了99.78%的準確率。
圖2 大華人臉識別技術原理示意
大華股份人臉識別團隊隸屬于研發中心先進技術研究院，依托于研究院在深度學習技術、硬件資源、數據等方面的深厚積累，將在人臉領域持續發力，為大華人臉相關產品(人臉檢測、人臉特征點定位、人臉識別、人臉屬性分析、微笑檢測等)提供更有力的技術保障。
大華人臉識別技術團隊負責人汪海洋博士認為，盡管在公開數據集上成績領先，實際場景下的人臉識別仍面臨著巨大的挑戰。大華在安防監控領域深耕多年，擁有得天獨厚的優勢。近年來大華積累了海量的視頻數據，使用這些數據對模型調整，算法在實際場景下的性能得到大幅提升。此外，安防領域要求算法具備較高的實時性，技術團隊通過網絡剪枝與一種多模型特征共享技術，大大降低了冗余運算，使得上百層的網絡計算量與以往數十層的網絡持平。
圖3 大華海量監控視頻人臉數據
目前，大華的人臉識別技術已經應用于公安、金融等多個領域。此次全球矚目的G20安保就成功應用了大華人臉識別技術。G20核心區域及諸多交通樞紐部署了大華人像卡口，其抓拍的實時人像數據，自動與后臺公安黑名單庫進行對比碰撞。當高危、重點人員出現時，系統會立即發出預警信息，方便一線民警及時響應和布控。本系統在G20期間發揮了重要的作用，在系統還處于測試階段之時，就協助了警方抓獲了數名在逃人員。堅持客戶至上，堅持自主創新，大華人臉識別以為客戶提供更好的技術與產品、更成熟的方案與服務、更低的成本為奮斗目標。
免責聲明：本文來源于大華,本文僅代表作者個人觀點，本站不作任何保證和承諾，若有任何疑問，請與本文作者聯系。
)
官方微博
