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擊敗Google、Facebook 國內(nèi)安防巨頭大華人臉識別獲LFW新紀錄

發(fā)布時間:作者:cobinet 10G網(wǎng)絡模塊瀏覽:450次來源:安防知識網(wǎng)
CobiNet(寧波)推薦文章: [摘要] 大華Dahua-FaceImage人臉識別率不僅繼續(xù)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。

近日,國內(nèi)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(xù)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(shù)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(yè)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(fā)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(fā)展 一種模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)機制的機器學習方法。深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(一種常用的深度學習模型)的性能與網(wǎng)絡深度密切相關,但是由于深層網(wǎng)絡難以優(yōu)化,之前人臉識別中的網(wǎng)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(wǎng)絡(目前已公開的人臉識別網(wǎng)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(fā)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(shù)據(jù)等方面的深厚積累,將在人臉領域持續(xù)發(fā)力,為大華人臉相關產(chǎn)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(shù)據(jù)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(zhàn)。大華在安防監(jiān)控領域深耕多年,擁有得天獨厚的優(yōu)勢。近年來大華積累了海量的視頻數(shù)據(jù),使用這些數(shù)據(jù)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(wǎng)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(wǎng)絡計算量與以往數(shù)十層的網(wǎng)絡持平。

圖3 大華海量監(jiān)控視頻人臉數(shù)據(jù)

目前,大華的人臉識別技術已經(jīng)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(qū)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(shù)據(jù),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(xiàn)時,系統(tǒng)會立即發(fā)出預警信息,方便一線民警及時響應和布控。本系統(tǒng)在G20期間發(fā)揮了重要的作用,在系統(tǒng)還處于測試階段之時,就協(xié)助了警方抓獲了數(shù)名在逃人員。堅持客戶至上,堅持自主創(chuàng)新,大華人臉識別以為客戶提供更好的技術與產(chǎn)品、更成熟的方案與服務、更低的成本為奮斗目標。
 

文章編輯:CobiNet(寧波)  
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