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　　【安防展覽網(wǎng) 品牌專(zhuān)欄】近，熱搜居高不下的勵(lì)志偶像劇《親愛(ài)的 熱愛(ài)的》終于完結(jié)。相信大家都被喂了一嘴“狗糧”！不過(guò)，在這部劇里，除了“童顏夫婦”的甜寵讓觀眾看的津津有味之外，還對(duì)大眾普及了一波人工智能！
 

　　女主佟年是一個(gè)15歲便考上少年班的天才學(xué)霸。19歲的她，不僅是交東大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)專(zhuān)業(yè)的研究生，同時(shí)也是大學(xué)生程序設(shè)計(jì)亞軍團(tuán)隊(duì)的成員，更帶領(lǐng)項(xiàng)目組與公安進(jìn)行合作，通過(guò)人臉識(shí)別協(xié)助抓捕*分子。
 

　　入學(xué)的天，她便為大家講述了人工智能。
 

　　閑暇時(shí)光，佟年還會(huì)給韓商言(男主)講解如何利用人工智能賦能安防，讓觀眾對(duì)人工智能的應(yīng)用有了更深的認(rèn)識(shí)。
 

　　在劇中，佟年的團(tuán)隊(duì)在他們所研發(fā)的人臉識(shí)別系統(tǒng)的加持下，幫助公安成功破獲超過(guò)1000起案件。雖然這是電視劇情，但是在深醒科技卻真實(shí)地發(fā)生著上述的一切。
 

　　2018年7月深醒協(xié)助某公安局將潛逃二十年**成功抓捕。2018年4月一名走私、販賣(mài)、運(yùn)輸、制毒人員被深醒動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別系統(tǒng)成功識(shí)別。2017年6月深醒僅憑孩子的一張側(cè)臉照片，在半小時(shí)內(nèi)便找回走失在商貿(mào)城的少數(shù)民族幼女。2017年5月深醒成功識(shí)別持假*逃案兩年，涉嫌5億元經(jīng)濟(jì)詐騙*(公安部網(wǎng)上通緝)。
 

　　面對(duì)真實(shí)的拍攝環(huán)境，其結(jié)果有時(shí)不盡如人意，例如有遮光、避光、遮擋等照片。盡管如此，深醒動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別系統(tǒng)依然可以識(shí)別，輔助公安機(jī)關(guān)成功抓捕。
 

　　深醒動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別系統(tǒng)采用視頻分析、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等先進(jìn)技術(shù)，基于自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的深度學(xué)習(xí)人臉識(shí)別算法，對(duì)視頻中的人臉進(jìn)行檢測(cè)、識(shí)別、比對(duì)、預(yù)警，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)布控、靜態(tài)檢索、技戰(zhàn)法等功能，充分挖掘視頻數(shù)據(jù)價(jià)值，全面提高情報(bào)信息研判和預(yù)警能力，提升城市治安防控能力。
 

　　針對(duì)越來(lái)越狡猾的*分子，人眼往往無(wú)法分辨。因此，提高機(jī)器識(shí)別準(zhǔn)確度才是關(guān)鍵，而這就不得不說(shuō)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也是佟年專(zhuān)門(mén)提到的“背后功臣”。
 

　　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(convolutional neural networks，CNN) 是一種特殊的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用于處理圖像特別是海量圖像的相關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題。自 2012 年卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) AlexNet 獲得 ImageNet 挑戰(zhàn)賽圖像分類(lèi)以來(lái)，以 CNN 為代表的深度學(xué)習(xí)方法開(kāi)始超越傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。在接下來(lái)的幾年里，人們陸續(xù)提出了一些更加精巧的 CNN 結(jié)構(gòu)，并在 ImageNet Challenge 中都取得了的度。在人臉識(shí)別方面，傳統(tǒng)的人臉識(shí)別算法對(duì)非限制場(chǎng)景的數(shù)據(jù)集 (wild database，LFW) 中標(biāo)記的人臉只能達(dá)到 60% 的準(zhǔn)確率，而基于 CNN 的算法在 LFW 上的準(zhǔn)確率目前已經(jīng)超過(guò) 99.8%。
 

　　對(duì)此，深醒科技董事長(zhǎng)袁培江帶領(lǐng)研發(fā)團(tuán)隊(duì)提出了一種簡(jiǎn)單新穎的 CNN 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在不同深度下的多個(gè)分組和分支的人臉多屬性預(yù)測(cè)中都顯示出良好的性能。分組充分考慮了屬性的相關(guān)性，分支則充分考慮了深度與組間相關(guān)性的密切程度，兩者保證 CNN 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的合理性。這個(gè)網(wǎng)絡(luò)可以處理多種類(lèi)型人臉圖像的檢測(cè)和對(duì)齊，與此同時(shí)還避免了深度增加所帶來(lái)的一系列問(wèn)題，如更長(zhǎng)的運(yùn)行時(shí)間和對(duì)計(jì)算機(jī)硬件更高的要求。該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不涉及預(yù)訓(xùn)練，因此可以快速提升網(wǎng)絡(luò)的性能，同時(shí)在實(shí)際應(yīng)用中具有較好的易用性?；?CNN 的優(yōu)勢(shì)， 我們還將其應(yīng)用于人種分類(lèi)，針對(duì)二維人臉圖像的人種分類(lèi)問(wèn)題，提出了一種基于 VGGNet 改進(jìn)的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (deep convolutional neural network，DCNN)，制作了一個(gè)包含白種人、黑種人和黃種人的大型數(shù)據(jù)集，比其他方法使用的數(shù)據(jù)集數(shù)量更大、而且樣本分布更均衡。與傳統(tǒng)方法相比，我們的網(wǎng)絡(luò)能夠自適應(yīng)學(xué)習(xí)人臉的人種特征并分類(lèi)，而且對(duì)不同的人臉數(shù)據(jù)集具有良好的泛化能力。(摘自科技縱覽《建立新算法提升人臉識(shí)別效能》袁培江)
 

　　人臉識(shí)別作為人工智能研究的一大重要課題，隨著AI的爆發(fā)，如今在安防、智慧金融、智慧社區(qū)、智慧校園、智慧交通等領(lǐng)域均有廣泛應(yīng)用。
 

　　未來(lái)，相信會(huì)有更多“佟年”走入AI行業(yè)，為我國(guó)的人工智能貢獻(xiàn)一份自己的力量。