攻破人臉識別應用難題？這家美國AI安防公司是這麼做的

安防行業應用AI越來越普遍，它可以讓視頻監控能夠像人類一樣去思考，然後做出決策。

在過去幾年中，已經有多家安防公司深度布局AI並發布了多款產品，BrainChip算是安防領域的一個「新人」，它的主營業務是開發AI和機器學習相關軟體和硬體，目前已經利用脈衝神經網路技術（SNN）實現了商業化落地。

他們推出了一款名為「BrainChip Studio」的新型AI驅動軟體，該公司認為這將改變執法和情報機構使用視頻監控來檢測和分類人臉的方式，該軟體不僅可以讓大多數傳統的面部識別解決方案能夠更快，更有效地搜索大量的視頻錄像，而且還不會受到一些場景的限制。

例如，BrainChip Studio可以使用低解析度鏡頭，而不需要高清晰度視頻攝像頭來進行正面識別；另外該軟體還可以使用於不佳條件下錄製的視頻，它只需要一個24x24像素的圖像來檢測和分類臉部。

BrainChip的創始人Peter van der Made說：」目前卷積神經網路技術需要大量預先標記的數據集和昂貴的雲平台，而實現相同的功能，BrainChip的脈衝神經網路技術只需在傳統的CPU和內部軟體中就可實現。「

如今全球監控攝像機數量不斷增多。據IHS稱，今年預計將有一億二千七百萬台監控攝像機出貨，隨之而來的是海量視頻數據的產生，這將需要AI能夠對之有效分析然後合理利用。

在最近的一項試驗中，BrainChip的軟體能夠實時檢測、提取和分類由八個不同的攝像機記錄的三個半小時的視頻，這其中包含超過五十萬個面部圖像；在另一個試驗中，它可以在不到兩個小時內處理36小時錄像的視頻，並提取超過15萬張面部圖像。

「我們從現場或錄製的視頻中檢測到人臉，然後針對發現的每張人臉創建一個脈衝神經網路模型，」brainchip的營銷和業務發展高級副總裁Robert·beachler解釋說，假設是在拍攝一場比賽，在攝像機的整個視野內我們都知道這是同一個人，之後我們就可以在攝像機的整個視野內追蹤這個人的動態（就算是換了位置、衣服）；另外，攝像機還可以把這些圖像分成不同的模塊，對任意一個指定的攝像機（假設20台），我們都可以拍到一個人在其中走過，這樣我們就有了20張我們拍到的帶有他們的面部的圖像。「

「我們保留了這些面部圖片的緩存，以便可以跟蹤他們」他繼續說。「一旦我們收集了這些信息，我們可以將這些圖像編譯成具有脈衝模型的資料庫。如果我們找到可疑人的圖像，通過脈衝神經網路運行，創建一個模型並與以前獲得的圖像進行比較。一旦發現是犯罪嫌疑人，我們會查看該人的圖像，所有關於嫌疑人的信息都會被放置出來。

脈衝神經網路如何運作

與行業中大多數使用「卷積神經網路」技術處理數據的AI解決方案不同，BrainChip Studio利用「脈衝神經網路」技術。據Beachler說，這是一種計算方式，更類似於人腦，它通過模仿神經元和突觸的功能而起作用。

「神經元由連接到其他神經元的突觸組成，神經元本身就是所有不同輸入的整合函數，然後決定是否觸發並將信息傳遞給下游的神經元。這個信息的傳遞被稱為脈衝，它實際上是一個生物電過程，「這是一個通過突觸的一定強度的信號」，「Beachler解釋說。「網路訓練的方式是通過加強或抑制突觸的連接並改變神經元激發時的閾值函數。

「大腦與計算機工作方式不同，計算機做數學題，無論是整數還是小數都是一樣，但是大腦不是這麼認為」他補充說。「人類非常擅長識別模式，清楚的知道什麼是什麼，但人類不太擅長做數學，因為我們的大腦是使用這些脈衝序列作為閾值邏輯來確定程序編程的功能。"

因此，當你以一個脈衝神經網路的形式去理解人類思維的這些特徵並將其應用到軟體時，計算機將在視頻圖像中的識別模式變得更好。

「通過這個功能，我們知道了這種類型的脈衝神經網路的一些有趣的特徵，」Beachler解釋說。「一個是它非常擅長在嘈雜的環境中應用；此外，它只需要一個單一的圖像，所以不同於卷積神經網路需要預先標記信息的數據集。「

脈衝神經網路的優點

正如上文所提，與卷積神經網路在數據集上進行訓練相比，脈衝神經網路只需要單個圖像，便可從中學習和識別模式。「我們可以在現場即時訓練尋找模式，」beachler補充說。

此外，由於脈衝神經網路不需要進行卷積神經網路的數學運算，它們只需更少的計算能力。

Beachler很快指出，該公司並不是僅僅想要創建另一種類型的生物識別面部識別解決方案，而是可以在日常情況下由視頻監控終端用戶利用這些解決方案。

他說：「我們想要做的是提供一種可以在現有的視頻監控環境中使用的產品。「我們在部署環境中訓練我們的網路、我們從相機或錄製的視頻中實時提取所有的面部信息、我們使用現有的基礎設施，但它不是添加到攝像機或新的DVR中的附件。「

目前該技術已經在賭場及警察局使用

目前該公司的方案已經在拉斯維加斯的一家大型賭場中應用。BrainChip與SN Technologies合作開發了基於BrainChip的SNAP技術用於查看賭場內的動態。

另外，該公司還與法國國家警察局合作，減少執法人員破案所需的時間和人力。

圖盧茲國家警察局負責犯罪部門的負責人Jean-Francois Lespes評論說：「利用該技術，執法人員能夠快速掃描數TB的視頻錄像，搜索如面部、身體形狀和衣服圖案等特徵，BrainChip基於脈衝神經網路技術可以識別很多類型的對象和模式，該技術非常適合於雜訊大、低解析度的視頻監控系統。」雷鋒網雷鋒網雷鋒網

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