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泰首智能杨文:人脸识别+安防,需求才是决定性因素

[ 导读 ] 杨文强调,泰首智能是一家拥有人脸识别技术的软件公司,哪里有需求出现,哪里就存在商机。尽管涉及人工智能技术,但这依然是一门传统生意。

作为泰首智能的创始人兼CEO,杨文是安防行业的老兵。看着这些年逐渐成熟,并且占据安防领域重要地位的人脸识别技术,他有很多话可以说。

需求驱动型的创业公司

杨文透露,其实泰首的团队在2014年就做过做动态人脸识别的项目,和深圳的另外一家安防公司合作,帮助南山区的某个派出所20天抓到了42名涉赌人员。

他说:“其实公安在人脸识别技术上的需求和应用,很早以前就已经出现了。我也是看到了这种需求才决定创业,可以说是需求驱动型创业。”

与现在市面上很多技术主导的创业团队不同,杨文只能算半个技术人员出身,团队同样不以算法见长。但他认为,这并不影响泰首成为一家成功的企业。尽管人脸识别技术来自于新的算法,但其在安防领域的商业模式,仍未脱离传统安防行业的范畴。

因此,杨文从一开始就将泰首的目标定在了安防行业的需求上。自泰首成立至今,几乎所有的精力都集中在人证比对与身份验证这项业务上,因为这可以说是现如今公共安全领域最大的刚需。

目前,泰首智能的人证比对业务在深圳、新疆、大连等地均有落地,并承担了2016年杭州G20峰会的人证核查工作。

人脸识别技术并不局限于深度学习

尽管看起来现如今图像识别率得到提升后,人脸识别技术成为了安防领域的新宠,但杨文表示,其实安防领域对于这项技术的应用并不陌生。

以指纹为代表的生物识别和以文字为代表的模式识别,都曾经在安防领域进行应用;而人脸识别之所以很难进如应用阶段,是由于使用局部特征识别的技术路线存在一些很难解决的问题。

杨文认为,其实深度学习解决的并不是识别率的问题,而是使用环境的问题。在使用特征识别的人脸识别技术中,如果是正面、光线良好的照片,是可以实现识别的,并且效果比较好。但是在复杂光线环境(如有雾、强光、弱光等),捕捉到的人脸处于非正面的多个角度,以及存在遮挡(如眼睛、墨镜等)这些非实验室环境的应用中,深度识别的作用就非常明显了。

还有一个被解决的,是人证比对中的跨年龄问题。成年人身份证的使用期限是十年,而十年时间,对于青年人来说,相貌可能产生极大的变化,因此很难去进行认证比对,但在使用深度学习算法后,这一问题得到了很大的改观。

如何在做好人脸识别这项安防行业的”新生意“?

新技术要想实现商业应用,有两个关键条件,一是要“好用”,二是要客户“用得起”。

杨文表示,这放到人脸识别在安防领域应用,参与竞争的公司需要关注的重心,或者说核心竞争力就有以下三点。

其一是算法的能力。算法的优化程度决定其人脸识别的效果,包括拒识率和误识率等等。事实上,与金融领域类似,安防领域对算法的要求也比较高,曾经的人脸识别很难大规模普及,也是因为单纯使用局部特征的判断难以满足很多场景的要求。

其二是工程化的能力。工程化也就是将软件与硬件结合起来,打包成产品提供给客户的过程。通常,这部分工作涉及到了最后项目的成本与稳定性。前者在客户进行选择时是重要的参考条件,而后者则保证了客户的体验和产品口碑。

其三是渠道的能力。这里的渠道是指安防设备和方案的销售,杨文说:“在一开始我们就知道自己作为一家软件公司,商务能力没有那么强,因此选择了和经销商合作的策略。对方接触项目,而我们提供技术支持。”

杨文坦言,算法方面并不是泰首智能的强项。单纯以实验室内的算法能力而论,其他以技术著称的图像识别、人脸识别公司要更优秀;虽然如此,但其实由于近些年深度神经网络的普及应用与在短短的提升,单就人脸识别而论,各家的算法效果相差并不大,识别率上的差别也仅限于小数点后的精度,因此对实际应用的影响很小。

不过,工程化方面则相反,是泰首智能的优势之一。杨文本人在深圳打拼18年,同时公司也地处深圳,因此在供应链上的整合资源能力很强。另一方面,泰首的团队在软硬件结合,以及硬件开发上的能力值得信赖。

自从前两年人工智能技术创业的热潮兴起,人脸识别作为其中重要的一个分支,如何进行商业落地应用一直都是AI创业公司探索的方向,因此一般他们铺开的业务方向都想多广泛,例如在金融、医疗、安防、教育、商业等领域均有尝试。

安防无疑是其中最快实现的领域,但杨文并不想去贴近AI的概念,他强调泰首智能是一家拥有人脸识别技术的软件公司,在安防领域的业务成熟后,会去尝试诸如零售行业在内的其他的领域。

而在尝试的过程中,需求,依然是局定性因素。

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