擊敗FALG 國內安防巨頭大華人臉識別獲LFW新紀錄

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(kāi)測試集LFW(Labeled Faces in the Wild)提交了測試結果，通過(guò)一系列的技術(shù)改進(jìn)，大華Dahua-FaceImage人臉識別率不僅繼續領(lǐng)先Google、Facebook、百度、騰訊，排名第一，并且刷新了LFW的新記錄，標志著(zhù)大華股份人臉識別技術(shù)躋身國際領(lǐng)先地位。

LFW由馬薩諸塞大學(xué)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(lǐng)域使用最廣泛的評測集合。目前為止全球數十個(gè)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(xué)等頂級的工業(yè)界與學(xué)術(shù)界團隊，許多當時(shí)排名靠前的方法都對人臉識別技術(shù)的發(fā)展起到了至關(guān)重要的推動(dòng)作用。

圖1 LFW評測結果顯示Dahua-FaceImage排名第一

近年來(lái)人臉識別技術(shù)取得了長(cháng)足的進(jìn)步，很大程度上依賴(lài)于深度學(xué)習的發(fā)展——一種模擬人類(lèi)神經(jīng)系統機制的機器學(xué)習方法。深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(一種常用的深度學(xué)習模型)的性能與網(wǎng)絡(luò )深度密切相關(guān)，但是由于深層網(wǎng)絡(luò )難以?xún)?yōu)化，之前人臉識別中的網(wǎng)絡(luò )深度一般有幾層到幾十層。大華股份人臉識別技術(shù)團隊設計了一個(gè)上百層的深度網(wǎng)絡(luò )(目前已公開(kāi)的人臉識別網(wǎng)絡(luò )中最深的模型)，提出了一種新的度量學(xué)習方法，可以使得同一人之間的相似度盡量高，同時(shí)約束不同人之間的相似度足夠低，在訓練時(shí)，結合一種高效的在線(xiàn)采樣技術(shù)，可以極大地加快收斂速度。通過(guò)訓練多個(gè)模型以及一種非線(xiàn)性多模型融合技術(shù)，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(shù)原理示意

大華股份人臉識別團隊隸屬于研發(fā)中心先進(jìn)技術(shù)研究院，依托于研究院在深度學(xué)習技術(shù)、硬件資源、數據等方面的深厚積累，將在人臉領(lǐng)域持續發(fā)力，為大華人臉相關(guān)產(chǎn)品(人臉檢測、人臉特征點(diǎn)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(shù)保障。

大華人臉識別技術(shù)團隊負責人汪海洋博士認為，盡管在公開(kāi)數據集上成績(jì)領(lǐng)先，實(shí)際場(chǎng)景下的人臉識別仍面臨著(zhù)巨大的挑戰。大華在安防監控領(lǐng)域深耕多年，擁有得天獨厚的優(yōu)勢。近年來(lái)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(shí)際場(chǎng)景下的性能得到大幅提升。此外，安防領(lǐng)域要求算法具備較高的實(shí)時(shí)性，技術(shù)團隊通過(guò)網(wǎng)絡(luò )剪枝與一種多模型特征共享技術(shù)，大大降低了冗余運算，使得上百層的網(wǎng)絡(luò )計算量與以往數十層的網(wǎng)絡(luò )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(shù)已經(jīng)應用于公安、金融等多個(gè)領(lǐng)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(shù)。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(shí)時(shí)人像數據，自動(dòng)與后臺公安黑名單庫進(jìn)行對比碰撞。當高危、重點(diǎn)人員出現時(shí)，系統會(huì )立即發(fā)出預警信息，方便一線(xiàn)民警及時(shí)響應和布控。本系統在G20期間發(fā)揮了重要的作用，在系統還處于測試階段之時(shí)，就協(xié)助了警方抓獲了數名在逃人員。堅持客戶(hù)至上，堅持自主創(chuàng )新，大華人臉識別以為客戶(hù)提供更好的技術(shù)與產(chǎn)品、更成熟的方案與服務(wù)、更低的成本為奮斗目標。