人脸|人脸识别赋能 “二师兄”也可刷脸了( 二 )
在应用过程中 ， 猪脸识别的采样点工作量比人脸识别还要大 。 据研发方介绍 ， 猪的面部识别需要几百个参考点 ， 才能达到和人脸识别同样水平的算法 。 相比较戴耳标的传统身份识别手段 ， 人工智能算法对群体猪脸进行识别的成本节省巨大 ， 对动物造成的物理伤害也降到最低 。 通过这样的无害途径 ， 在对猪的眼睛、耳朵、鼻子、鬃毛和轮廓这些面部特征点进行细节采集后 ， 专属每一头猪独一无二的“身份证”就做好了 。
发展至今 ， 利用这样的识别技术手段 ， 畜牧业养殖户就能够判断一头猪的具体行为 ， 比如是不是在进食、有否怀孕、是否下崽等 。 同时 ， 畜牧巡检机器人的红外摄像头能对猪的体温进行精准检测 ， 并能通过音频识别判断其是否发生咳嗽或呼吸困难等症状 。 结合行为识别 ， 还能监视猪的运动状况 ， 检测其是否嗜睡或不进食 ， 建立专属的存档文件 ， 包括其年龄、体重、品种、运动频率和饲喂习惯等 ， 从而很好地指示健康状况 。
深度探讨
当口罩成为必需
人脸识别有多难
当下 ， 人工智能迅猛发展 ， 建立在算法深入优化基础上的识别技术可靠性越来越高 。 但如今利用人工智能终端对佩戴口罩的行人进行人脸识别和测温 ， 要保证和以往“裸脸”一样的检测准确率 ， 在技术上提出了更高挑战 。
通常来说 ， 人脸识别算法是根据面部特征关键点来识别的 。 因此 ， 算法纳入的关键点越多 ， 识别的结果也就越精确 。 在来往的行人戴上口罩后 ， 鼻梁以下的面部特征被彻底掩盖 ， 可供检测设备识别的面部特征关键点大幅减少 ， 相应地 ， 对于检测终端此前学习的特征判别能力也随之降低 。 “人员戴上口罩遮挡面部后 ， 机器在对人脸进行识别时一定会比他不戴受到更大影响 。 ” 广州图普网络科技有限公司合伙人刘妍告诉全媒体采访人员 。
具体在算法校准上 ， 针对面部下半区域遮蔽导致识别所需特征关键点减少这一难点 ， 研发者得出的关键经验在于聚焦眼部 ， 来优化注意力模型 。 详细来看 ， 需要先将眼部、眉毛等局部特征与整体人脸特征融合 ， 并结合注意力机制增强眼部特征 ， 通过训练眼部关键点的模型 ， 从而最终提升模型在口罩遮挡下的人脸识别率 。
全媒体采访人员了解到 ， 当前人脸识别市场规模不断扩大 ， 算法广泛应用于人脸闸机、社区门禁、医疗建档、商场客群分析等场景中 。 虽然与其他人工智能技术相比 ， 人脸识别应用较广 ， 但门槛仍然存在 ， 主要表现在研发部署成本高、长期后续服务缺位等 。 因此 ， 作为近来应用最为火热的视觉AI产品 ， 人脸识别测温设备在实际工作环境中仍需与较多硬件适配 ， 以更好地工作在火车站、机场等人流密集和光照变幻频繁的测温机常用场所 。
业内建议：
应关注数据安全性问题
“人脸识别加测温场景的应用 ， 对推动疫情防控常态化起到了很大的作用 。 ”在艾媒咨询首席分析师张毅看来 ， 建立在人工智能浪潮之上的识别技术 ， 以身份验证为主要目标 ， 最根本解决的是效率问题 ， 随着深入应用的场景不断拓展 ， “从不同的应用场景出发 ， 研发到测试、落地的各条通道都正在打通 ， 在未来还具有非常大的想象空间 。 ” 但与此同时 ， 张毅认为 ， 对于人工智能识别技术的拓展应用 ， 用户数据安全性和隐私性问题仍需被投入更多的关注 。 “站在研发企业的角度来说 ， 可能觉得自己在数据管理上做好保护就万无一失 ， 但也要考虑到这些数据在采集、运输等过程中有没有被泄露的风险 。 ”他建议 ， 落地识别技术对用户数据进行采集的相关各方应从加强第三方认证着手：“通过第三方机构来论证数据安全 ， 借助外部力量来审视整个数据链条是否存在泄露的风险 ， 更加能让用户放心 。 ”
【人脸|人脸识别赋能 “二师兄”也可刷脸了】文/广州日报全媒体采访人员 吴阳煜
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