先人一步, 玩转AI

根据前瞻产业研究院对对人脸识别市场的预估,到2022年,中国人脸识别市场规模将超过66亿元

人脸识别,已成趋势。关于人脸识别各种碎片式的报道也层出不穷,但对于大多数人而言,依然是管中窥豹,雾里看花。

为此,云识客将从技术应用与商业模式两个维度,系统性地说明人脸识别,力求让读者,尤其是在考虑AI+应用的从业者,看到全貌。

本篇,我们先来讲人脸识别的技术应用。

一、基础层人脸识别算法

我们可能断断续续听说过人脸检测、人脸识别等算法,但这些算法之间是否有联系,是否有体系?答案的是“有的”。

我们可以将人脸识别算法分为基础层算法与应用层算法。

基础层算法,相当于人脸的预处理。一张人脸,首先要经过人脸检测、特征关键点处理,质量模型过滤之后,才能到应用层算法做处理,并应用到实际场景中。

基础层算法的优劣,很大程度上会影响最终的人脸识别准确率和效果。

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人脸检测

将一张照片或一段视频流中的人脸检测出来,并输出人脸矩阵坐标,用于截取人脸,用于后续的人脸比对、人脸搜索等算法,二分类模型,通过深度学习训练样本是否是人脸.

特征关键点

检测到人脸后,将人脸的特征点标记出来,每个特征点都有属性,能表示是脸部位置:

1 人脸摆正对齐:实际场景中,抓取的人脸一般不是正方向的,需要摆正后再进行人脸比对、搜索等.

2 人脸处理:互娱应用中的贴纸等人脸特效,需要检测到人脸特征关键后,在对关键部位进行针对性处理.

将人脸照片的关键点都做上标记,通过深度学习、分类模型,让人脸识别算法能检测特征点并识别特征点属性.

质量模型

对人脸照片的角度、光照、模糊度等进行评估,让符合要求的照片进行到下一步人脸识别:

1 适应不同业务中对照片的需求,比如有些场景,需要口罩能识别(医院),而有些场景则不能.

2 提升人脸比对、人脸搜索等后续人脸识别的准确率.

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二、应用层人脸识别算法

目前,人脸识别在身份认证领域与互娱领域应用最为广泛;在智能交互,数据分析处理等方向上,人脸识别也在进行着积极探索。

身份认证/安防的核心功能在于确认“你是谁”,互娱领域的核心在于“人脸特效处理”;两个领域,两条赛道,分别拥有各自不同的产业链。

身份认证犹如一位思维严谨的工程师,狠抓识别准确率,防攻击等指标,并结合应用落地场景,串联业务流程,也是当下AI结合产业互联网的典型。

互娱领域就像一位钻研人性的产品经理,打造各种人脸特效,美颜、贴纸等都不在话下,并结合平台用户偏好,使用针对性的人脸特效策略,引领甚至塑造人们的审美潮流。

目前,智趣云识客专注于第一条赛道上的人脸识别算法核心技术,用心服务上下游企业。虽然这会使得我们的业务面没有那么全,但是却能让我们在特定赛道上占有一席之地,部分核心技术已达到行业领先水平。