新兴创企 特定角度切入研发“看穿你”

作为后起之秀，众多创企率先将计算机视觉技术落地到安防领域。在传统硬件设备和市场渠道等方面，创业公司无法与传统安防巨头匹敌，因此，它们大多瞄准了智能安防这一创新技术领域。而人脸识别，不约而同成为多家创业公司“梦开始的地方”。

人脸识别技术发展的过程中，诸多痛点问题显现：比如对于通过化妆、“易容”等伪造生物特征的目标，不能完全识别；比如在大规模人员移动、人流量密集等情况，因监控图片质量下降造成识别困难；还有对目标人群识别的视频切割处理不灵活，导致完整行为信息缺乏等。

针对这些痛点问题，创新公司依托强大的研发能力，接连攻克核心技术，通过技术优势，不仅在安防市场中抢得一席之地，业务范围还拓展到金融、智慧城市等其他领域。

深醒科技—双路神经网络 能识别“易容术”

在人脸识别中，可能有不法分子通过用照片、3D人脸面具伪造生物特征避免被查。针对这类问题，深醒科技提出利用两个卷积神经网络进行人脸验证：其中一个神经网络提取脸部多个子区域的局部特征（如眼部子区域，鼻部子区域等）；另一个神经网络提取深度特征，通过深度图谱验证输入图像是否为实体，是否匹配一致。

双路神经网络，分别识别局部特征和整体深度特征，对局部特征和深度特征比较判别，实现真人面部识别，同时能够有效识别照片、视频、3D面具等反侦察欺骗手段。在图像采集方面，红外摄像头和可见光摄像头同时采集图像，为进一步识别判定提供基础。

商汤科技—智能监控“透视眼” 能“看穿”戴口罩的脸

在火车站、商圈等人流密集场所，人员流动性较强、情况复杂，给追查犯罪分子、重点人员布控造成困难。专注于机器视觉的商汤科技，针对上述问题研发了基于深度学习和大规模集群的智能人脸追逃系统（见图 2）。

该系统利用百万级的数据集对神经网络进行训练，大大提高误报警率与漏检率，能够有效克服面部受遮挡、阳光等强光源照射等外界因素对图片采集的影响。同时，该技术支持多机多路和一机多路处理数据。如果人脸数据库较小，可将人脸识别服务器部署在同一个物理服务器上，从而实现一机多路。如果人脸数据库较大，为了提高处理效率，可将人脸识别服务器部署在不同的物理服务器上，从而实现多机多路。

图 2：智能人脸追逃系统技术原理

来源：方象知产研究院

窥一斑见全豹。各创业公司在安防落地场景中，通常针对不同的细分应用领域深耕，以解决传统方法无法克服的问题为切入点，以数据集大、计算速度快、非线性适应性强等优势，为计算机视觉打造一颗“智能大脑”，利用学习的方式，“教会”前后端设备“认得清”、“看得懂”。

其实在计算机视觉领域，除了人脸识别以外，行为识别也是广为应用的技术之一。众多科技公司在该技术分支上纷纷布局，方象知产研究院以后会就此单独进行分析。

“巨头”“萌新” 均重视布局存储技术

大数据是人工智能的基础。在数据就是黄金的今天，随着监控网点急速扩展，视频和卡口产生海量数据。如何安全存储、高效查找，成为“视觉”安防未来发展不可或缺的支柱性技术之一。“大佬”和“萌新”们也都意识到这个问题，针对视频存储、编码解码进行了大量的研究工作（见表1）。

方象知产研究院列出了部分公司较为重要或具有代表性的专利。受篇幅所限，本文不做过多解读。

表1：各公司与计算机视觉相关存储技术专利

来源：方象知产研究院

上述存储技术，主要针对大数据的存储安全、升级安全、丢失恢复、容错能力及读取能力，结合分布式存储、云平台等方法，将各类信息分门别类存储。不同公司虽然有不同的算法，但殊途同归，都要解决数字存储中高效与安全的问题。