图像识别视频识别离真正爆发还相隔这几道坎!

Posted 2021-05-02 慧天地

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这些日子，刷脸的新闻已不再新鲜，而且有关百度人脸识别成功识别被拐人和父母的消息，再次让人们看到技术服务社会的便利，也让人脸识别又高调地刷出存在感。

不过，仔细想来，除了静态图像，动态视频数据更多存在于生活之中，无处不在的摄像头捕捉海量视频数据，深度分析后能够和其他行业数据综合分析，在更多场景落地服务。图像识别、视频识别共同起飞，前景无限，但目前的技术仍待完善，也不能盲目乐观、制造泡沫。

图像识别服务“隔代认亲” 数据积累仍是关键

一直火热的人脸识别最近又在“隔代认亲”方面取得突破，百度的人脸识别技术成功帮助失散27年的被拐人通过一张跨年龄照片识别亲生父母，让寻亲效率大大提高，同时降低成本。

从此次合作方“宝贝回家”负责人处得知，这次成功认亲是通过首批“宝贝回家”平台上的2万多条寻亲数据接入百度跨年龄人脸识别系统对比评测的结果，初步筛选出数十组疑似案例后，再进行深度比对。

其技术原理与人脸识别相同：形成灰度图，分别提取父母面部的特征点和孩子的特征点，进行比对。赛前通过多次机器学习，在各种变量中间平衡，提高识别的正确率。

这其中的原始数据积累极为关键。人脸识别的准确率是依靠海量数据训练模型、优化算法得到的，只有跨年龄图像数据足够多才能得到最优模型，所以数据掐住了准确率的喉咙。

数据采集一方面可以依靠公开数据源，另一方面更需要扩大采集范围，为广大失散人群和其父母及时录入面部图像，扩充数据库以完善技术。现实中很多二三线城市还不能便捷地采集图像数据，而且数据采集后的共享也是难题。多地公安部门采集人脸图像后，还需要汇聚到统一平台进行孩子与父母的对比识别，这需要各地数据形式可对接，基础平台建设时需要统一部署，功夫下在平时，当前平台的改进也是很大工程，所以打拐的技术落地还有很长的路要走。

视频识别：落地安防更有意义，硬件、技术仍待突破

前文提到过，图像识别需要大数据积累，除了主动采集之外，还可以通过无处不在的摄像头捕捉视频数据获得。视频识别要比对的数据更多。比如一辆行进中的公交车，机器除了要记得公交车的形状，还要掌握其运动轨迹特征。这样就可以对视频中提取的多张照片进行比对，准确率也就更高了，帮助警方查到犯罪车辆也指日可待。

在摄像头帮助下，数据量暂时不是问题了，接下来就是数据处理的智能化水平如何提升的问题。与图像识别不同，视频数据的智能分析可以从数据源头，也就是“摄像头”做起，在获取数据时简单分析或筛选，提升后续数据处理效率和准确率。

不过，从硬件智能化来看还存在一定瓶颈。据广州图普网络科技有限公司相关负责人黄经理称，目前受限于硬件和基础设施，前端视觉元件无法完成复杂的计算，只能通过网络传输视频到本地化服务器或者云平台分析。对此，部分厂商成功将一些简单算法嵌入到视觉元件，一定程度上实现了分析前置化。

一方面需要英伟达、英特尔等芯片厂商攻关，提升GPU处理能力，另一方面需要不断优化算法，用大数据多次“训练”计算机，建立最优模型实现高准确率。

与图像识别类似，误差的问题仍旧是老生常谈。这就需要从摄像头性能和算法两方面入手解决。目前摄像头在50米之外就难以获得清晰图像，这为识别造成很大困扰。这就必须研制高清摄像头，突破拍摄距离的瓶颈，让摄像头变为千里眼。

在算法和模型优化，黄经理介绍到，可以建立一套独特的数据搜集，分类，标注系统，结合高效执行能力的运营团队，从而快速完成这个训练迭代流程。

视频识别和图像识别都是快速发展的新兴技术，目前很难说已达到爆发点，离真正的成熟和理想化还有很长的前路要走。一方面需要大数据不断积累为机器学习提供“教材和课题”，另一方需要提升芯片、算法和模型的性能，让计算机学会“解题方法”和速算，为更多应用场景提供服务。

来源：头版头条 （版权归原作者及刊载媒体所有）

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编辑：邵宝婕

审核：李茂永 朱林烨