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智能图像识别、视频识别离真正爆发还相隔这几道坎!

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    这些日子,刷脸的新闻已不再新鲜,而且有关百度人脸识别成功识别被拐人和父母的消息,再次让人们看到技术服务社会的便利,也让人脸识别又高调地刷出存在感。

    不过,仔细想来,除了静态图像,动态视频数据更多存在于生活之中,无处不在的摄像头捕捉海量视频数据,深度分析后能够和其他行业数据综合分析,在更多场景落地服务。图像识别、视频识别共同起飞,前景无限,但目前的技术仍待完善,也不能盲目乐观、制造泡沫。

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    图像识别服务“隔代认亲” 数据积累仍是关键一直火热的人脸识别最近又在“隔代认亲”方面取得突破,百度的人脸识别技术成功帮助失散27年的被拐人通过一张跨年龄照片识别亲生父母,让寻亲效率大大提高,同时降低成本。

    从此次合作方“宝贝回家”负责人处得知,这次成功认亲是通过首批“宝贝回家”平台上的2万多条寻亲数据接入百度跨年龄人脸识别系统对比评测的结果,初步筛选出数十组疑似案例后,再进行深度比对。

    其技术原理与人脸识别相同:形成灰度图,分别提取父母面部的特征点和孩子的特征点,进行比对。赛前通过多次机器学习,在各种变量中间平衡,提高识别的正确率。

    这其中的原始数据积累极为关键。人脸识别的准确率是依靠海量数据训练模型、优化算法得到的,只有跨年龄图像数据足够多才能得到最优模型,所以数据掐住了准确率的喉咙。

    数据采集一方面可以依靠公开数据源,另一方面更需要扩大采集范围,为广大失散人群和其父母及时录入面部图像,扩充数据库以完善技术。现实中很多二三线城市还不能便捷地采集图像数据,而且数据采集后的共享也是难题。多地公安部门采集人脸图像后,还需要汇聚到统一平台进行孩子与父母的对比识别,这需要各地数据形式可对接,基础平台建设时需要统一部署,功夫下在平时,当前平台的改进也是很大工程,所以打拐的技术落地还有很长的路要走。

    视频识别:落地安防更有意义,硬件、技术仍待突破前文提到过,图像识别需要大数据积累,除了主动采集之外,还可以通过无处不在的摄像头捕捉视频数据获得。视频识别要比对的数据更多。比如一辆行进中的公交车,机器除了要记得公交车的形状,还要掌握其运动轨迹特征。这样就可以对视频中提取的多张照片进行比对,准确率也就更高了,帮助警方查到犯罪车辆也指日可待。

    在摄像头帮助下,数据量暂时不是问题了,接下来就是数据处理的智能化水平如何提升的问题。与图像识别不同,视频数据的智能分析可以从数据源头,也就是“摄像头”做起,在获取数据时简单分析或筛选,提升后续数据处理效率和准确率。

    不过,从硬件智能化来看还存在一定瓶颈。据广州图普网络科技有限公司相关负责人黄经理称,目前受限于硬件和基础设施,前端视觉元件无法完成复杂的计算,只能通过网络传输视频到本地化服务器或者云平台分析。对此,部分厂商成功将一些简单算法嵌入到视觉元件,一定程度上实现了分析前置化。

    一方面需要英伟达、英特尔等芯片厂商攻关,提升GPU处理能力,另一方面需要不断优化算法,用大数据多次“训练”计算机,建立最优模型实现高准确率。

    与图像识别类似,误差的问题仍旧是老生常谈。这就需要从摄像头性能和算法两方面入手解决。目前摄像头在50米之外就难以获得清晰图像,这为识别造成很大困扰。这就必须研制高清摄像头,突破拍摄距离的瓶颈,让摄像头变为千里眼。

    在算法和模型优化,黄经理介绍到,可以建立一套独特的数据搜集,分类,标注系统,结合高效执行能力的运营团队,从而快速完成这个训练迭代流程。

    视频识别和图像识别都是快速发展的新兴技术,目前很难说已达到爆发点,离真正的成熟和理想化还有很长的前路要走。一方面需要大数据不断积累为机器学习提供“教材和课题”,另一方需要提升芯片、算法和模型的性能,让计算机学会“解题方法”和速算,为更多应用场景提供服务。


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