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    熟知科技史的人都知道,包括计算机,互联网和智能手机在内,任何革命性技术的最初应用场景,基本都发生在军工,政府和医疗等特定领域,等到技术发展成熟后,再演变为大众产品——但不知你是否察觉,最近几年,拜深度学习算法和大数据所赐,技术成熟度的飞速进化,让很多AI技术向大众转变的过程非常短暂,譬如人脸识别。


    人脸识别技术


    最近《人民日报》一篇文章就指出:“如今,从考勤、购物,到坐飞机、住酒店,乃至领养老金,靠‘脸’吃饭办事不再是玩笑……人脸识别正大规模走出实验室,走入各行各业,方便了生活、降低了成本、提高了效率,也因此逐渐成为人们日常生活中的‘标配’?!?

    其实这并不难理解,对于人脸识别这种与安全息息相关的新技术物种,大众接受度有多快,很大程度上取决于应用场景的建立有多熟悉,而就像当年指纹识别的普及过程一样,受益于苹果等手机厂商不错的市场教育工作,在很短时间内,人脸识别是一种更迅捷、安全,甚至更酷的识别方式,就已被大众高度认知。如今,无论在公共领域还是个人范畴,人脸识别都已被视作理所当然的一部分。

    然而,与这种大众认知不匹配的是,工业时代强烈的追赶者身份,让很多人忽略了一点:在人脸识别领域,中国其实已经跻身第一梯队。

    近日,国际权威市场洞察报告Gen Market Insights发布《全球人脸识别设备市场研究报告》称:中国2017年人脸识别产值占据全世界29.29%的市场份额,2023年将达到44.59%。来自艾媒咨询的数据同样显示:2017年中国计算机视觉市场规模为68亿元,预计2020年市场规模达到780亿元,年均复合增长率达125.5%。

    更重要的是,中国在人脸识别赛道上的主角光环,不仅体现在市场份额上(你当然可以说它是人口红利的一部分),还包括技术本身:像百度这样的中国公司,就曾凭借人脸检测深度学习算法PyramidBox,在世界权威的人脸检测公开评测集WIDER FACE 的「Easy」、「Medium」和「Hard」三项评测子集中均荣膺榜首,刷新业内最好成绩;不仅如此,翻阅关于人脸识别的科技资讯,在各种不同纬度,不同衡量标准的国际排名中,你都能频繁看到中国企业的身影。

    人们不禁要问,这一切是怎么发生的?

    答案其实很简单,中国在人脸识别——以及整个人工智能领域第一梯队的地位,源于中国科技企业持续的技术投入,以及丰富的场景扩散能力。

    身份识别的下一幕

    先来简单了解一下这项技术。

    事实上,自从人类阔步迈向信息文明,与机器开始亲密接触,就已深知身份识别的重要,发明了各种身份认证方式——而时至今日,没人会否认,身份识别的下一幕将由生物特征识别替代,在这其中,由于技术成熟度和成本等综合原因,人脸识别将是最先大规模落地的生物识别技术。

    而也因如此,许多人低估了这项技术的难度,其实对于“他者”而言(无论是AI还是可能存在的异星文明),人类脸部结构具有极高的相似性,我们自己觉得不难(脸盲甚至是一种症),是由于大脑上百万年前就进化出超强的人脸识别能力,其中涉及的神经系统过程非常复杂。去年底,国际知名期刊《细胞》揭示出人脸识别的具体神经元过程:识别过程中,大脑能意识到一些关键维度,而识别一张脸大约需要几十个维度,每个“脸细胞”大约会编码6个维度的若干参数,最终对一张脸不同特征的参数组合进行整合。

    人脸识别技术

    这意味着,对于机器而言,人脸识别并不容易,必须将人类一瞬之间的本能反应,转变为真实的数据分析过程——好在经过产业界不懈努力,结果令人满意,以百度为例,与人脑识别过程相似,其人脸识别技术可根据人脸面部的72个特征点识别多种人脸属性(如性别,年龄,表情等),组合成一个完整的面部表情网,识别每个人的表情和相貌特征,再与已有的人脸数据库进行一对多的人脸检索,最终应用于身份识别和验证等多种场景。

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