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像素数据丨不靠融资,不打人工智能旗号,低调做好人脸识别

[ 导读 ] 广州像素数据是一家新三板企业,公司专注于将人脸识别应用于身份验证,例如考生身份验证、火车站安检等。创始人姚若光表示,虽然公司在深度学习上起步较晚,但在技术和商业化上的十几年沉淀,是新兴人脸识别公司难以企及的。

在人脸识别领域,广州像素数据算是一家厚积薄发的老牌公司,从1998年开始专注于做人像采集检测处理,逐渐转型到人脸识别技术的研发。像素数据同近两年兴起的、主打人工智能或深度学习的人脸识别公司相比,像素数据更注重商业化,“我们一直靠营收发展,没有融资,所以走得相对慢,但是有足够的技术积淀。”创始人姚若光介绍到。

从人脸检测转型至人脸识别

在成立前期,公司的重点业务在人脸检测处理,从建设广州市、陕西省等多省市二代证相片检测平台,黑龙江、新疆等省份电子护照检测平台,到建立首个外交部批准的“数字相片检测平台”,使用者可通过该平台检测上传的照片是否符合国际检测标准(IOS19794-5等)要求,例如相片背景、人脸大小等,这个阶段公司以软件收入为主。

然而,到了2006年,二代身份证采集的工作基本完成,这时公司需要找寻新的商业机会。“当时美国有家做人像识别的公司Identix,技术做得很好,我们同Identix合作,做人脸检测识别。记得2008年人脸识别比较火,在奥运会有应用,还能在火车站抓小偷,也用在考试的身份验证,我们接的一个项目就是广州市教育考试考生身份验证平台。”姚若光说。

不过,同Identix的合作并没有持续太久,由于Identix被一家法国人脸识别公司收购,其国际业务也被终止。而当时国内人脸识别技术的识别率较国外技术有差距,技术的不成熟导致业务上遇到了“寒冬”,因此2010年前后像素数据经历了一段煎熬时期。

在这段时期,姚若光开始思考像素数据的技术方向。从技术上分类,基于多模态生物特征的人脸识别技术有“1:1比对验证”、“1:N对比验证”等多种模式。“1:1比对验证”更多是基于现场采集照片与身份证芯片照片对比验证,确认身份,而“1:N”则更多应用在海量数据库中比对搜索目标的身份。姚若光分析了市场现状和公司的资源优势,发现当时政府在大库项目的招标的投入较少,但行业竞争却激烈,因此姚若光基于像素数据自身优势,决定深入把“1:1比对验证”模式的人脸识别、验证产品应用做大做强。

2013年,建立广州市2000万人像库“人像应用共享服务平台”,此后公司的发展也走向稳健。2015年,像素数据在新三板挂牌上市。2016年公司人脸识别产品首个突破应用于广州市高考考生身份验证,2017年再下一城,中标“广州招生考试手持式考生身份信息采集验证项目”。

人脸检测算法上的创新

经过多年的深入应用,像素数据在人脸检测识别验证上也积累了难得的经验和创新技术。例如集成光线平衡处理工具,可以把光线不均匀的人像照片进行处理,保证识别的准确率;鱼眼矫正工具可以让闭眼的人像照片也被识别出来,这些小小的创新日积月累,逐渐形成了质的飞跃。

通过算法的创新,像素数据的技术受环境的影响越来越小,从而使搭载着人像检测系统的硬件可以在各类终端上完成任务,闸机、门禁、安防机器人等产品应运而生,应用场景如:广州高考、中国银行、海南社保、广州南站等。

随着在人脸检测识别验证上的长期深入研究,像素数据也形成了一定的行业影响力,参与了多项国内行业标准的制定,姚若光表示,这些都是新兴的、主打深度学习的人脸识别公司所难以达到的。

深度学习能为人脸验证做什么?

谈到深度学习,近年来这个概念越来越多出现在商业、科技领域,原因是CPU和GPU的速度提升,让深度学习的商业化进程加快。姚若光告诉,深度学习作为模式识别的一种方法,让计算机自动学习出模型中的特征,并将特征学习融入到应用中。

而在像素数据专注的人像验证方面,深度学习可针对人像照片的光照、姿态进行数据训练,最终刨除光照、姿态对于照片的影响。这就让普通用户通过手机、电脑的摄像头就可以拍出符合某些证件要求的照片。

据姚若光介绍,虽然相比于新兴的人脸识别公司,像素数据在深度学习人脸识别算法的研究上起步稍晚,但是公司也已经把深度学习算法同特征对比算法结合使用,再加上多年来公司在人像采集方面积累的数据和技术,姚若光对公司在“1:1比对验证”上的领先优势表示很有信心。

像素数据目前有员工60余人,2016年实现了过千万元营业收入,在技术研发上,公司同中山大学达成产学研合作机制,共同攻克人脸识别关键技术。未来,教育、社保、金融三个方向是公司重点深入的行业,而在视频人脸识别上,整个市场的接受度还不算高,像素数据正在做视频人脸识别在民用方面的推广,例如用在迎宾、签到。此外,姚若光透露,像素数据也正在研发单兵蹲守系统,协助侦警方对重点可疑人员进行实时人脸识别分析和报警。

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