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　　【中國安防展覽網(wǎng) 品牌專欄】 近日，國內(nèi)安防巨頭大華股份人臉識別團隊向人臉識別公開測試集LFW(Labeled Faces in the Wild)提交了測試結(jié)果，通過一系列的技術(shù)改進，大華Dahua-FaceImage人臉識別率不僅繼續(xù)Google、Facebook、百度、騰訊，排名，并且刷新了LFW的新記錄，標志著大華股份人臉識別技術(shù)躋身地位。
　　
　　LFW由馬薩諸塞大學(xué)于2007年建立，用于評測非約束條件下的人臉識別算法性能，是人臉識別領(lǐng)域使用廣泛的評測集合。目前為止數(shù)十個團隊共提交了80多次測試結(jié)果，其中包括Google、Facebook、微軟亞洲研究院、百度、騰訊、商湯、Face 、香港中文大學(xué)等的工業(yè)界與學(xué)術(shù)界團隊，許多當(dāng)時排名靠前的方法都對人臉識別技術(shù)的發(fā)展起到了至關(guān)重要的推動作用。

　　
　　近年來人臉識別技術(shù)取得了長足的進步，很大程度上依賴于深度學(xué)習(xí)的發(fā)展——一種模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)機制的機器學(xué)習(xí)方法。深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(一種常用的深度學(xué)習(xí)模型)的性能與網(wǎng)絡(luò)深度密切相關(guān)，但是由于深層網(wǎng)絡(luò)難以優(yōu)化，之前人臉識別中的網(wǎng)絡(luò)深度一般有幾層到幾十層。大華股份人臉識別技術(shù)團隊設(shè)計了一個上百層的深度網(wǎng)絡(luò)(目前已公開的人臉識別網(wǎng)絡(luò)中深的模型)，提出了一種新的度量學(xué)習(xí)方法，可以使得同一人之間的相似度盡量高，同時約束不同人之間的相似度足夠低，在訓(xùn)練時，結(jié)合一種的在線采樣技術(shù)，可以極大地加快收斂速度。通過訓(xùn)練多個模型以及一種非線性多模型融合技術(shù)，大華股份在LFW上取得了99.78%的準確率。

　　大華股份人臉識別團隊隸屬于研發(fā)中心先進技術(shù)研究院，依托于研究院在深度學(xué)習(xí)技術(shù)、硬件資源、數(shù)據(jù)等方面的深厚積累，將在人臉領(lǐng)域持續(xù)發(fā)力，為大華人臉相關(guān)產(chǎn)品(人臉檢測、人臉特征點定位、人臉識別、人臉屬性分析、微笑檢測等)提供更有力的技術(shù)保障。
　　
　　大華人臉識別技術(shù)團隊負責(zé)人汪海洋博士認為，盡管在公開數(shù)據(jù)集上成績，實際場景下的人臉識別仍面臨著巨大的挑戰(zhàn)。大華在安防監(jiān)控領(lǐng)域深耕多年，擁有得天獨厚的優(yōu)勢。近年來大華積累了海量的視頻數(shù)據(jù)，使用這些數(shù)據(jù)對模型調(diào)整，算法在實際場景下的性能得到大幅提升。此外，安防領(lǐng)域要求算法具備較高的實時性，技術(shù)團隊通過網(wǎng)絡(luò)剪枝與一種多模型特征共享技術(shù)，大大降低了冗余運算，使得上百層的網(wǎng)絡(luò)計算量與以往數(shù)十層的網(wǎng)絡(luò)持平。

　　
　　目前，大華的人臉識別技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于公安、金融等多個領(lǐng)域。此次矚目的G20安保就成功應(yīng)用了大華人臉識別技術(shù)。G20核心區(qū)域及諸多交通樞紐部署了大華人像卡口，其抓拍的實時人像數(shù)據(jù)，自動與后臺公安黑名單庫進行對比碰撞。當(dāng)高危、重點人員出現(xiàn)時，系統(tǒng)會立即發(fā)出預(yù)警信息，方便一線民警及時響應(yīng)和布控。本系統(tǒng)在G20期間發(fā)揮了重要的作用，在系統(tǒng)還處于測試階段之時，就協(xié)助了警方抓獲了數(shù)名在逃人員。堅持客戶至上，堅持自主創(chuàng)新，大華人臉識別以為客戶提供更好的技術(shù)與產(chǎn)品、更成熟的方案與服務(wù)、更低的成本為奮斗目標。