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雷鋒網(wǎng)按：2020年，基于福州市“e 福州”平臺架構(gòu)及資源基礎(chǔ),福州市建立起城市級人臉識別公共服務(wù)平臺，在此平臺上建設(shè)“地鐵刷臉通行”應(yīng)用場景，及其他五個(gè)拓展試點(diǎn)應(yīng)用場景(校園刷臉點(diǎn)名、醫(yī)院刷臉取號、圖書館刷臉借書、政務(wù)服務(wù)刷臉取號、園區(qū)企業(yè)刷臉考勤)，并將逐步拓展至生活服務(wù)、社區(qū)管理、城市管理等其他人臉識別應(yīng)用。
這是全國首個(gè)城市級人臉識別公共服務(wù)平臺。那么，城市級別的人臉智庫是什么概念？全國首發(fā)背后有何奧秘？
在技術(shù)層面已非常成熟的人臉識別讓刷臉應(yīng)用無處不在，然而為什么地鐵層面的應(yīng)用一直未能真正普及？
地鐵刷臉，并非只是人臉識別的問題，它是人臉智庫容量及承載能力、快速反應(yīng)、實(shí)地環(huán)境，支付安全、工程能力等諸多因素的龐大系統(tǒng)問題，遠(yuǎn)非滿足人臉識別技術(shù)所能解決。
城市級地鐵刷臉項(xiàng)目，更是一場技術(shù)與落地能力的綜合大考核，放眼AI界，能輕易通過這種考核的并不多見，依圖算一個(gè)。
縱有萬難，依圖依然呈現(xiàn)出一份理想照進(jìn)現(xiàn)實(shí)的驚喜，細(xì)究，雷鋒網(wǎng)AI掘金志發(fā)現(xiàn)，依圖將冗雜問題細(xì)化成四個(gè)部分，逐一擊破。
人臉識別準(zhǔn)確率如何確保？
支付安全如何保障？
通行速度如何更快？
光照變化如何解決？
如何實(shí)現(xiàn)？我們一一來看。
最基礎(chǔ)、核心的問題，閘機(jī)是否會識別不出或誤識別。
回答這個(gè)問題要先理解人臉識別三大應(yīng)用模式。
1:1，終端設(shè)備將用戶事先注冊的照片與臨場采集的照片做對比，判斷是否為同一人，可以簡單理解為證明你是你，手機(jī)人臉解鎖、人臉支付都屬于1：1核驗(yàn)。
1：N，系統(tǒng)采集了“我”的一張照片之后，從海量的人像數(shù)據(jù)庫中找到與當(dāng)前使用者人臉數(shù)據(jù)相符合的圖像進(jìn)行匹配，找出來“我是誰”，如小區(qū)門禁、考勤。
M：N，是通過計(jì)算機(jī)對場景內(nèi)所有人進(jìn)行面部識別并與人像數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對的過程。
M:N模式中，N的人像數(shù)據(jù)庫要足夠大，才能實(shí)現(xiàn)M中任一人臉的精準(zhǔn)快速識別，因識別基數(shù)大、人臉數(shù)據(jù)庫源壁壘、圖像采集受環(huán)境影響等因素，使M:N模式難度大、要求高，且可能產(chǎn)生較高的錯(cuò)誤率。
由此，1:N模式成為地鐵刷臉項(xiàng)目首選，但即使是“退而求其次”的選擇，門檻也非比尋常。
地鐵的日客流量經(jīng)常達(dá)百萬次，如果把地鐵刷臉項(xiàng)目當(dāng)作建房子，N即是城市級統(tǒng)一的高質(zhì)量人臉庫，這是地基；連接的運(yùn)營系統(tǒng)有能支撐千萬量級底庫的能力，則是房子的鋼筋骨骼；專用傳感器則為磚塊。
滿足以上條件后，這房子還沒通電：缺一個(gè)超高識別率。國家標(biāo)準(zhǔn)為95%以上，但實(shí)際落地中，這個(gè)數(shù)據(jù)造成的誤識別率對地鐵而言難以接受，而極高的識別率背后是極高精度的算法。
除此之外，還需并同軌交業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行深度融合和工程優(yōu)化。
以上條件缺一不可，解決一個(gè)識別問題尚且存在如此高門檻的硬性指標(biāo)，誰有這般實(shí)力？答案是：依圖。
作為業(yè)界第一個(gè)具備提供千萬量級底庫能力的AI公司，依圖是最早面向公共服務(wù)及民生領(lǐng)域承建統(tǒng)一城市級人臉識別平臺的公司。這次在福州“荷槍實(shí)彈”的落地應(yīng)用，依圖也為業(yè)界劃出了一條基準(zhǔn)線：城市級的人臉識別應(yīng)用，千萬底庫才是起點(diǎn)。地基打好，鋼筋水泥已筑；識別精準(zhǔn)率方面，依圖已將這一指標(biāo)提升到了接近極限的水平，即在千萬分之一誤報(bào)下的識別準(zhǔn)確率已經(jīng)接近 99%，電力就位；
在依圖的“第一個(gè)千萬”中，支持百萬級日通行量，一百萬人次比對誤識率小于1，日客運(yùn)量百萬人次時(shí)刷臉通行的日比對次數(shù)將達(dá)到萬億次以上，做到萬億分之一的誤報(bào)率。
有人會問，外地人搭乘地鐵怎么辦？
福州選擇雙管齊下。一方面，通過“市級人口信息庫+周邊城市人口信息庫”組合的方式，最大限度提高數(shù)據(jù)庫覆蓋率；另一方面，擴(kuò)容未注冊的外來人口，用極簡步驟引導(dǎo)乘客在刷臉過閘時(shí)注冊并錄入信息。
第二大難題則是支付安全。在現(xiàn)今無法達(dá)到100%識別率情況下，如何最大程度保證安全是各個(gè)刷臉應(yīng)用的難題。
算法立命的依圖祭出拿手武器：“高精度算法+自監(jiān)督學(xué)習(xí)+在線學(xué)習(xí)算法”相結(jié)合策略：最小化失誤率，最簡化追補(bǔ)程序，持續(xù)優(yōu)化算法。
支付流程的首要問題依然是技術(shù)，具備萬億級人臉識別算法水平的依圖，在支付時(shí)使用高精準(zhǔn)度的算法，結(jié)合了全場景風(fēng)控預(yù)防差錯(cuò)，將人臉識別錯(cuò)誤率降至極低水平，比如，日均百萬通行時(shí)誤識率降至個(gè)位數(shù)。
對于“個(gè)位數(shù)”誤識別的補(bǔ)救，系統(tǒng)采用的是單邊交易，故而不會出現(xiàn)交叉扣費(fèi)，方便乘客申訴退回金額。
上述方案已不失為一種解決方法，依圖追求的并非“不失為”，而是“絕對”，為了完善乘客免拿手機(jī)或卡這一小步，依圖精益求精，意圖從根源解決問題。
一則，“自監(jiān)督學(xué)習(xí)+在線學(xué)習(xí)算法”賦予系統(tǒng)自我學(xué)習(xí)和糾錯(cuò)能力，比如，可以主動事后質(zhì)檢機(jī)制發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤，結(jié)合客服反饋，對差錯(cuò)交易進(jìn)行修正和補(bǔ)償。二則，利用每天刷臉用戶的情況自動優(yōu)化算法模型，解決容貌變化帶來的影響。這套策略下的系統(tǒng)刷得越多，精度越準(zhǔn)。
現(xiàn)今普遍的通行方法：刷卡和二維碼，卡易丟失，忘帶，損壞，并且退換卡麻煩；二維碼在高峰時(shí)段容易網(wǎng)絡(luò)擁堵，二維碼打不開，造成人員擁堵。
“更快”、“更順滑”是人們對刷臉的隱形期待，也是硬性要求。
依圖刷臉識別帶來的速度和體驗(yàn)可稱之為質(zhì)的提升：1分鐘45人的“瞬間”過閘體驗(yàn)。
這個(gè)過程可以解釋為：毫秒時(shí)間內(nèi)在千萬智庫內(nèi)精準(zhǔn)搜出一張照片，并與系統(tǒng)、閘機(jī)聯(lián)動。
依圖憑什么？憑其人像識別比對系統(tǒng)可在秒級內(nèi)完成單張人像查詢億級數(shù)據(jù)庫后返回精準(zhǔn)結(jié)果的超強(qiáng)算法；憑其超高的性能、效能與超低功耗的芯片提供的強(qiáng)勁算力；憑其系統(tǒng)間工程高度融合的能力。
極致體驗(yàn)，說到底是極強(qiáng)的算力、極快的算法，是極優(yōu)的端到端方案閉環(huán)加上工程融合能力，承載這系列能力的結(jié)果是，依圖做到業(yè)內(nèi)最快最準(zhǔn)。
具體來說，一層，提供專用設(shè)備、平臺，并和地鐵原系統(tǒng)做好對接優(yōu)化，因此前端設(shè)備感知極快、平臺比對響應(yīng)快、同軌交業(yè)務(wù)系統(tǒng)間的通信快；一層，優(yōu)化AI算法能力，采用高可用的云計(jì)算和微服務(wù)架構(gòu)，最大程度提升人臉活檢、檢測、比對等環(huán)節(jié)響應(yīng)速度。兩個(gè)層面交互融合，從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)間響應(yīng)速度和超大吞吐量。
光線一直是實(shí)地識別中是無法規(guī)避的現(xiàn)實(shí)問題，地鐵車站的光線環(huán)境本就不完全統(tǒng)一，且每個(gè)閘機(jī)口的光線隨時(shí)間變化。
各車站光線環(huán)境不一下規(guī)?；渴鹣乱逊且资?，另外還需考慮單個(gè)車站的光線變化。一面是規(guī)模化部署的特性，一面是光線隨時(shí)間變化的屬性，規(guī)?；こ倘绾螡M足個(gè)體特性變化需求？
依圖答：紅外+可見多模態(tài)識別算法實(shí)現(xiàn)活檢。
紅外線解決夜間光線不足，增強(qiáng)夜間場景識別能力，配合多模態(tài)識別算法，地下、地上、半地下、白天、夜晚，在不同光線條件下，都能在保障識別精度前提下，解決不同站點(diǎn)光照變化對于識別性能的影響。
其實(shí)，刷臉只是其中一個(gè)層面，整個(gè)系統(tǒng)是包含客訴處理、流程監(jiān)控、數(shù)據(jù)管理、運(yùn)維監(jiān)控在內(nèi)的完整業(yè)務(wù)閉環(huán)。
早在2019年12月，依圖就在貴陽全城地鐵站上線刷臉乘車功能，彼時(shí)此功能是全球首次在城市公共交通領(lǐng)域正式運(yùn)行，且全線路、全通道刷臉無感支付。
技術(shù)上依圖一直處于領(lǐng)跑地位。
多次在世界頂尖人臉識別比賽中盤踞榜首，又將觸手伸向最火熱的ReID領(lǐng)域，近日宣布用AutoML取代人工調(diào)參，深度優(yōu)化ReID算法框架，算法性能達(dá)到業(yè)界迄今最高標(biāo)準(zhǔn)。
在AI落地時(shí)代，玩轉(zhuǎn)算法的依圖“折騰”起芯片，定義“算法即芯片”，逐漸擴(kuò)展為一個(gè)軟硬一體化的公司，在AI下半場對客戶、項(xiàng)目、市場的比拼中，依圖的算法、芯片能否在落地中發(fā)揮最大效益，取決于依圖是否具有自我造血能力和擴(kuò)張能力。
目前來看，依圖是一個(gè)被“自我驅(qū)動”包裹的企業(yè)，哪怕只為提高一秒的時(shí)間，哪怕只為增添一分的便利，也以一百分的姿態(tài)投入。那些以十分的意志，尋求十二分的成長可能的企業(yè)，會永遠(yuǎn)跑在圓谷辛吉德跑道，跑在自我訓(xùn)練的途中，會在技術(shù)與落地中不斷自我進(jìn)化中繁衍出鮮活的果實(shí)，反哺其根基。而技術(shù)日精月進(jìn)、落地穩(wěn)扎穩(wěn)打、被資本看好的依圖，未來是否會帶給我們更多驚喜？雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)
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