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依图去福州，靠脸生活( 二 )


普通App的人脸识别 ， 不需要把扫描到用户的脸和系统数据库里亿万用户的脸对比 ， 毕竟App上有用户的账户 ， 只要和数据库里这个账户的人脸对比就可以了 。 其他的线下刷脸场景 ， 也会有手机号码辅助等功能 。
但依图靠着千万底库 ， 可以让用户不带手机就能被识别 。
而且 ， 目前的准确率几乎是100% ， 误报率只有万亿分之一 。
假设一个福州人每天出门、回家坐两趟地铁 ， 刷脸4次 ， 那他可能平均68年才能碰到一次被识别错的情况 ， 真的是一生一次的体验啊 。
这个准确率 ， 已经比扫二维码或者刷地铁卡要高得多了 ， 单就人脸识别来说 ， 也是全球最高水平 。
此外 ， 人脸识别并不是这套系统的全部功能 ， 需要的是一整套完整的解决方案 。 除了刷脸进出站之外 ， 还需要解决投诉处理、流程监控、数据管理、运维监控等一系列流程 ， 也需要建立大规模的人脸数据库 ， 在每个应用场景布设专用感知设备 ， 结合到地铁系统里 。
真·新基建无疑了 。
光、时间、速度 ， 都不是问题
但想在千万人口的大城市实现地铁刷脸进出站 ， 并不是暴力堆算力、上规模就能完成的 。
还需要考虑细节 。 细节 ， 才是市民用户体验的核心部分 。
依图去福州，靠脸生活
本文插图
第一个细节问题 ， 是光照 。
地铁站有不同的环境 ， 有的在地上 ， 有的在地下；有的靠自然光 ， 有的靠人造光；地上的车站晴天一个样 ， 阴雨天一个样；早上一个样 ， 中午一个样 。
光线不一样的情况下 ， 人脸识别摄像头“看”到的场景自然是不一样的 ， 理想的实验室环境下的识别准确率无法直接套用到真实应用场景中 。
为了解决这个问题 ， 依图采用了红外+可见多模态识别算法 ， 能提高场景光线变化适应性 ， 满足了算法精度要求 ， 在不同的环境光线下 ， 都能准确识别人脸 。
第二个问题是 ， 人的脸总会有一些细微变化 。
作为一套大规模部署、长时间运营的系统 ， 必须得兼容这一千万人的容貌变化 。 人脸有变瘦的、变胖的、变老的 ， 如果一直在和很久之前的人脸特征比对 ， 那随着时间的流逝准确度可能会变成一个问题 。
依图采用了自监督学习与在线学习结合的算法 ， 利用每天刷脸用户的数据自动优化算法模型 ， 以解决容貌变化带来的影响 。
换句话说 ， 就是刷脸越多 ， 精度越准 。
最后是速度的问题 。
相信很多人都有这样的经历：排队付款 ， 前面的人手机卡了 ， 半天打不开付款码；排队进地铁闸机 ， 前面的人打开App乘车码或者找地铁卡都等了好久 。
而依图的成绩是：1分钟能过45人 。 考虑到人正常步行的速度 ， 这个速度足够用了 。
在硬件上 ， 这靠的是针对地铁场景专供的设备和平台；在软件上 ， 这靠的是优化的AI算法能力 ， 采用高可用的云计算和微服务架构 ， 深度融合对接APP平台、ACC/AFC（清分中心/自动售检票系统）、以及闸机等地铁前端设备 ， 实现全面工程优化提升系统间响应速度和吞吐量 。
One More Thing
其实早在去年12月 ， 另一座城市——贵阳也实现了刷脸出行 ， 无需注册 ， 单程票、多程票、旅行套票全通道都可以刷脸支付 。
如果有一日 ， 当智慧城市的宏愿得以实现 ， 信息完全打通 ， 那么在交通出行、挂号办事这些基本功能之外 ， 刷脸这一功能还会拓展到更多生活领域 ， 人脸将成为一张新的身份证 ， “抛弃手机 ， 见脸行事”成为可能 。
届时也不再需要各类繁琐的证件、证明、手续、文件 ， 现实世界中的生活 ， 或许会像在网游世界里一样便利 。


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