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小白懵懂人工智慧-淺談人臉識別這點事

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這是我的 第9篇 原創文章

現在混在職場,如果不懂一點人工智慧的知識都不敢說你跟上了時代。況且你還是一名產品經理,技能之一就是八面玲瓏又要有求知的慾望,不斷的學習和吸收新的知識。

人工智慧的文章和各類分享很多,看了很多,電腦里也下載了很多資料和視頻,可是我知道這都是知識的幻覺。

因為看的越多越混亂。任何知識一定要整理歸納出來才能逐步吸收,況且這個領域水很深。

誰能通俗的做個專業知識科普又站在PM新人的角度思考和聊聊呢?

此文的目的?讀後能得到什麼?

1、此文獻給不是AI產品經理但是想了解一些人工智慧知識的同學,想學專業方法論的請繞行。

2、讓你在茶餘飯後閑談時,參加大咖的AI交流沙龍時,面試Ai公司準備資料時,更熟悉和從容。

3、我希望用小白最能懂的話解釋一些我們不懂的知識,因為我和你都是AI領域的修行者。

文章分為6個部分:

一、人工智慧淺談

二、人臉識別是什麼

三、人臉識別的產品實現路徑

四、國內外比較出名的公司

五、人臉識別核心技術

六、人臉識別的應用分類和案例

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人工智慧淺談

人工智慧今年被提的次數太多了,互聯網的幾個大風口有金融,AI,醫療,教育。

AI進入了很多的領域並讓大家熟識,從自動駕駛汽車,到智能客服機器人,再到智能家居。 你似乎可以讓任何商品(例如醫療健康葯櫃,智能音箱,無人車等),通過人工智慧的技術使其更加智能和有趣。

目前各類文章經常提到人工智慧的三個分類,有技術角度的,也有產品角度的。

在我理解,人工智慧這類產品是技術驅動的產品,在百度,騰訊這樣的公司都有AI部門,很多PM每天都要面對大量的技術文檔和一些偏技術術語的資料,和傳統的pm的知識結構差異很大。所以目前很多AI的產品經理的職責和工作內容還都很模糊和不確定。

每個想乾和已經在乾的AI公司都在各種摸索中。每1個分類降峰老師整理了一句話,我覺得是比較易懂和有價值的金句。

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技術角度的三個分類:

在很多學術文章裡面和進入到AI工作領域後,總會大量提到這些漢字和單詞。初學期慢慢來懂這些詞和事,我們先混個眼熟。大家記住技術儲備和技術人才在AI領域的地位。

1、認知AI (cognitive AI)

認知計算是最受歡迎的一個人工智慧分支,負責所有感覺「像人一樣」的交互。認知AI必須能夠輕鬆處理複雜性和二義性,同時還持續不斷地在數據挖掘、NLP(自然語言處理)和智能自動化的經驗中學習。

2、機器學習AI (Machine Learning AI)

機器學習是要在大數據中尋找一些「模式」,然後在沒有過多的人為解釋的情況下,用這些模式來預測結果。

3、深度學習(Deep Learning)

深度學習是許多現代語音和圖像識別方法的基礎,並且與以往提供的非學習方法相比,隨著時間的推移具有更高的準確度。

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產品角度的三個分類:

人工智慧的產品路徑也可分為三步或三類:

1、識別

2、判斷決策

3、創造生成

圖像識別,語音識別,人臉識別都屬於識別部分。人臉比對,活體判斷屬於判斷決策階段,最高階的是生成和創造階段,比如圖像語音合成,古詩詞自動作文。

在目前的發展階段,降峰pm覺得判斷和決策類的產品更有產品和商業價值。不但是識別還有結果判斷輸出,可以提高很多事情的效率。

人工智慧的產品分為圖像,語音,自然語言,文字,用戶畫像等等很多方向。

一個AI平台的架構圖:

你會發現裡面的模塊很多。子業務線也很多。

今天降峰pm先整理一個子集,圖像領域的人臉識別方向。後續還有續集。

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人臉識別是什麼

在《速度與激情7》中就出現一個名為「天眼」的智能系統,可隨時調用遍布城市的攝像機進行追蹤,通過面部特徵迅速準確定位,發動全城圍捕。而《諜影重重》《國家公敵》等眾多電影中,都出現過用人臉識別技術進行快速身份鑒別等橋段。炫酷高科技經常能把觀眾迷得不要不要的。

傳統的人臉識別技術主要是基於可見光圖像的人臉識別,已有30多年的研發歷史。但這種方式在環境光照發生變化時,識別效果會急劇下降。解決光照問題的方案有三維圖像人臉識別和熱成像人臉識別,但這兩種技術還遠不成熟,識別效果不盡人意。另外,基於主動近紅外圖像的多光源人臉識別技術迅速崛起,它可以克服光線變化的影響,在精度、穩定性、速度方面的表現不俗。

如今,人臉識別在日常生活中的應用場景已非常寬泛。很多在安防和犯罪追捕方面有很多的案例。

例如:日本政府將人臉識別投入到2020年東京夏季奧運會的安全安保系統。

一句話總結:人臉識別,是基於人的臉部特徵信息進行身份識別的一種生物驗證技術。

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人臉識別的產品實現路徑

1、人臉檢測 ,找到臉。

人臉檢測與分析技術,是人臉識別的第一步。是指對於任意一副給定的圖像,採用一定的策略對其進行搜索以確定其中是否含有人。

2、人臉對齊,找到五官位置。

主要的目的就是在人臉區域進行特徵點的定位,在人臉表情有變化,頭部有姿勢變化時仍能夠精確定位人臉的主要位置,例如:嘴巴,鼻子,眼睛等位置。

3、人臉校準和相似度度量,做判斷和決策。

主要是1:1和1:N的識別問題,確認兩張人臉是不是一個人和海量圖片庫識別相似臉等問題。

簡單說人臉識別的基礎就是先從一張圖中識別出人臉位置,逐步把人臉上的特徵點定位到,然後再做人臉校驗和人臉識別等事。

下圖這個案例就是一個人臉識別的效果:

檢測圖中的人臉,並為人臉標記出邊框。檢測出人臉後,可對人臉進行分析,獲得眼、口、鼻輪廓等72個關鍵點定位準確識別多種人臉屬性,如性別,年齡,表情等信息。

後面再給大家舉一些案例展開。

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國內外比較出名的公司

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國內知名公司:

目前國內的公司發展的很快,大家感興趣可以搜索如下一些網站獲取更多信息和免費體驗的資格。

每個公司的介紹就不一一寫了。人工智慧這林子太大了,想把鳥都抓齊不現實。不分排名前後,歡迎補充。

1、騰訊優圖

騰訊旗下的專業AI團隊

2、百度AI 天智平台

天智是基於世界領先的百度大腦打造的人工智慧平台,提供了語音技術、文字識別、人臉識別、深度學習和自然語言NLP等一系列人工智慧產品及解決方案,幫助各行各業的客戶打造智能化業務系統。

3、曠視科技FACE++

美圖秀秀這款神器,一直搭載了曠視科技的人臉識別技術:人臉關鍵點監測、大規模人臉監測等。

4、漢王人臉識別

5、雲從科技 cloudwalk

6、商湯科技SenseTime

如果你對商湯不熟悉,小咖秀、Faceu、熊貓直播這些APP里提供的各種面部AR特效,就是商湯提供的技術支持。

7、DeepGlint-格靈深瞳

格靈深瞳將三維計算機視覺和深度學習技術應用於商業領域,自主研發的深瞳技術在人和車的檢測、跟蹤與識別方面居於領先水平。

8、Linkface

2015年底,Linkface被SenseTime併購。

9、飛搜(FaceAll)科技

10、科大訊飛

科大訊飛聯合香港中文大學湯曉鷗教授團隊,共同推出世界領先的人臉識別技術,提供人臉驗證、在線/離線人臉檢測和人臉關鍵點檢測等功能。

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國外知名公司:

除了國內這幾家人臉識別公司之外,國外也有很多優秀的公司,比如:

1、 美國Identix公司

2、 美國Bioscrypt公司

3、 德國Cognitec Systems公司

4、 西班牙Herta Secunty公司

5、 日本NEC公司

6、 日本Softwise公司

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人臉識別核心技術

核心技術有6類,在某個角度看,也是識別的路徑步驟。

大家了解一下這些名詞。

1、人臉檢測跟蹤

2、五官關鍵點檢測

3、人臉像素解析

4、表情,膚色,種族,性別等元素識別

5、活體檢測和識別驗證

6、負責大量級的人臉檢測及檢索

大家還記得第三章的示意圖片么?裡面就包含了前4個部分的結論。

降峰老師重點談下活體檢測。目前金融行業都在用活體檢測來進行風控識別能力的建設。我們在借款,付款時,會遇到讓你拍攝正面照圖片,再眨眨眼睛 搖搖頭這些動作,就是在進行活體檢測,證明你就是你,你是活的而不是圖片。放置欺詐。這個有機會單獨給大家將金融風控時單獨談。有很多檢驗的元素點和比對內容。

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人臉識別的應用分類和案例

目前應用的場景比較多。我們簡單列舉幾類:

1、人證比對

2、人臉驗證

3、人臉識別查找

4、人臉美化

下圖是1:1人臉比對,給出評分

下圖是1:N人臉查找,找出眾多圖片裡面的個體

一些場景

如果再設想一些場景,會有如下一些場景,很多都已經實現了:

1、上班打卡 刷臉考勤,不用帶工卡,智能門禁

2、入駐酒店景區,識別身份,給予VIp待遇。案例:烏鎮閘機

3、啟動汽車,無鑰匙進入

4、刷臉支付,不用帶卡帶手機,直接扣款支付。案例:百度錢包

5、會議簽到,讀出你的參會人員名字

6、手機拍照直接識別人臉並美化

7、安防類的場景應用,快速查驗壞人,提高安全等級。

8、識別真實身份,快速批貸,不用輸入密碼。案例:百度有錢花信貸

9、智能相冊分類,自動識別照片庫中的人物並進行分類管理。案例:百度網盤

10、人臉關鍵點追蹤技術,可以實現視頻內容的動態換臉和美化

11、多圖對比尋找唯一個體,比如100張王珞丹和100張白百合放在一起,找不同。

這裡有個人臉關鍵點追蹤技術的圖比較有趣,作為結尾。

GIF/2K

如今2017年,人臉識別的識別率已經很高了。這個技術怎麼商業化、怎麼玩將會被進一步挖掘。暗流涌動的割據戰現在正在拉開,安防、社交、金融的市場份額將鹿死誰手?降峰老師認為場景很豐富,玩法很多。大家努力先學習才是王道。

待續

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降峰,十年產品人。百度金融資深產品經理,原海南航空產品總監,目前從事互聯網金融方向產品設計和產品架構工作。

打造產品經理新人入行及專題進階課程。多家專業互聯網培訓機構課程導師,歡迎交流合作

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