人工智能風(fēng)口下的生物識(shí)別技術(shù)

時(shí)間：2017-03-13作者：北京海鑫科金高科技股份有限公司瀏覽：194

　　**工作報(bào)告首提“人工智能”

　　

　　2017年3月5日，十二屆**五次會(huì)議在京開幕，*****在作**工作報(bào)告時(shí)表示，要“全面實(shí)施戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃，加快新材料、人工智能、集成電路、生物制藥、*五代移動(dòng)通信等技術(shù)研發(fā)和轉(zhuǎn)化”，這也是“人工智能”這一表述**出現(xiàn)在**工作報(bào)告中。

　　

　　而在年初召開的全國(guó)科技工作會(huì)議中，科技部部長(zhǎng)萬(wàn)鋼透露目前正在編制人工智能的專項(xiàng)規(guī)劃，同時(shí)還在研究論證人工智能重大項(xiàng)目的立項(xiàng)工作。按照此前相關(guān)政策的表述，進(jìn)入重大立項(xiàng)的項(xiàng)目體現(xiàn)了“國(guó)家戰(zhàn)略意圖”。

　　

　　人工智能的“前世今生”

　　

　　人工智能是研究、開發(fā)用于模擬延伸和拓展人的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。用這個(gè)概念創(chuàng)造者達(dá)特茅斯大學(xué)助理教授McCarthy的話來(lái)說(shuō)，它是“制造智能機(jī)器、尤其是智能計(jì)算機(jī)程序的科學(xué)和工程?！?

　　

　　人工智能大體可分為三個(gè)階段，其中較基礎(chǔ)的是計(jì)算智能，即讓機(jī)器能存會(huì)算，能夠像人類一樣會(huì)計(jì)算、傳遞信息，其主要**在于幫助人類存儲(chǔ)和快速處理海量數(shù)據(jù)，是認(rèn)知和感知的基礎(chǔ)；其次是感知智能，即讓機(jī)器感知外界，能夠看懂圖像和聽懂聲音，并做出判斷采取一些行動(dòng)，包括人臉識(shí)別、指紋識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等、圖像識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、序列分析等等，主要**在于能夠幫助人類高效地完成“看”和“聽”相關(guān)的工作；人工智能的**階段是認(rèn)知智能，期望機(jī)器有自主行動(dòng)能力，能夠像人一樣思考并主動(dòng)采取行動(dòng)，包括完全獨(dú)立駕駛的無(wú)人駕駛汽車、自主行動(dòng)的機(jī)器人，目標(biāo)在于全面輔助或替代人類工作。

　　

　　人工智能并不是一項(xiàng)新的科技。早在1950年代，人工智能概念就被提出并確定為研究領(lǐng)域，至今已有60年的歷史。近些年，處理器性能的大幅提升，機(jī)器學(xué)習(xí)算法的不斷優(yōu)化以及大數(shù)據(jù)、云技術(shù)的迅猛發(fā)展，都為人工智能的爆發(fā)注入了強(qiáng)大動(dòng)力。無(wú)論是Google、Facebook、Amazon還是國(guó)內(nèi)的百度、阿里巴巴等有影響力的技術(shù)公司，都表現(xiàn)出自己對(duì)人工智能的狂熱。而在去年，AlphaGo戰(zhàn)勝圍棋世界不錯(cuò)李世石后，人工智能這一概念較是變得家喻戶曉。

　　

　　人工智能的重要領(lǐng)域—生物識(shí)別

　　

　　人工智能領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和*系統(tǒng)等。

　　

　　國(guó)內(nèi)像海鑫科金研究的生物特征識(shí)別技術(shù)即是人工智能的重要研究領(lǐng)域，屬于人工智能的感知智能范疇，其主要研究目標(biāo)是讓機(jī)器能夠區(qū)分不同的人。

　　

　　生物識(shí)別是通過(guò)機(jī)器模擬人的智能，對(duì)采集的人體生物特征及行為特征與注冊(cè)信息進(jìn)行比對(duì)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)人員身份識(shí)別與鑒定。相比傳統(tǒng)的身份鑒定方法，生物特征識(shí)別較具安全、保密和方便性。生物特征識(shí)別技術(shù)具備不易遺忘、防偽性能好、不易偽造或被盜、隨身“攜帶”和隨時(shí)隨地可用等優(yōu)點(diǎn)。

　　

　　近些年，通過(guò)深度學(xué)習(xí)、活體檢測(cè)、多維驗(yàn)證提升識(shí)別性能，人臉識(shí)別等生物識(shí)別的準(zhǔn)確率有了顯著提高。

　　

　　通過(guò)人臉識(shí)別看深度學(xué)習(xí)

　　

　　人臉識(shí)別不同于一般的傳統(tǒng)模式識(shí)別，人臉圖像較為復(fù)雜，包含豐富的層次信息，數(shù)據(jù)空間的維數(shù)很高。同一個(gè)人在不同姿態(tài)、不同光照等條件下的圖像之間的差別往往比不同人同一成像條件下的圖像之間的差別還要大，所以準(zhǔn)確區(qū)分不同人變得較為困難。

　　

　　針對(duì)上述人臉的這些特點(diǎn)，海鑫公司先后提供了兩套不同思路的人臉識(shí)別算法，其中一套是早前基于傳統(tǒng)的模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，另外一套則是采用較新的深度學(xué)習(xí)方法。

　　

　　在基于傳統(tǒng)的模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)方法的人臉識(shí)別算法中，對(duì)于質(zhì)量較好的圖像識(shí)別性能不錯(cuò)，但由于單一算法很容易受到光照、姿態(tài)、年齡等多種因素的影響，一般采用人臉形狀特征、人臉灰度特征和人臉皮膚紋理特征等多種特征融合方法來(lái)有效解決這個(gè)問(wèn)題。

　　

　　近年來(lái)，海鑫人臉識(shí)別算法是基于深度學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練得到利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）建立的高維模型，通過(guò)大量的人臉圖像訓(xùn)練出特征提取器，自動(dòng)從輸入的人臉圖像上提取人臉特征，進(jìn)行人臉識(shí)別，與傳統(tǒng)的人工特征提取方法相比有較好的魯棒性，有效的克服復(fù)雜背景、光照、姿態(tài)、年齡等多種因素的影響，進(jìn)而提升提升人臉識(shí)別率。

　　

　　1981年諾貝爾醫(yī)學(xué)獎(jiǎng)獲得者David Hubel和Torsten Wiesel發(fā)現(xiàn)人的視覺系統(tǒng)的信息處理是分級(jí)的。從視網(wǎng)膜（Retina）出發(fā)，經(jīng)過(guò)低級(jí)的V1區(qū)提取邊緣特征，到V2區(qū)的基本形狀或目標(biāo)的局部，再到高層的整個(gè)目標(biāo)（如判定為一張人臉），以及到較高層的PFC（前額葉皮層）進(jìn)行分類判斷等。也就是說(shuō)高層的特征是低層特征的組合，從低層到高層的特征表達(dá)越來(lái)越抽象和概念化，也即越來(lái)越能表現(xiàn)語(yǔ)義或者意圖。

　　

　　這個(gè)發(fā)現(xiàn)激發(fā)了人們對(duì)于神經(jīng)系統(tǒng)的進(jìn)一步思考。大腦的工作過(guò)程，或許是一個(gè)不斷迭代、不斷抽象概念化的過(guò)程。例如，從原始信號(hào)攝入開始（瞳孔攝入像素），接著做初步處理（大腦皮層某些細(xì)胞發(fā)現(xiàn)邊緣和方向），然后抽象（大腦判定眼前物體的形狀，比如是橢圓形的），然后進(jìn)一步抽象（大腦進(jìn)一步判定該物體是張人臉），最后識(shí)別眼前的這個(gè)人。

　　

　　深度學(xué)習(xí)（Deep Learning），就是力圖通過(guò)分層組合很多非線性函數(shù)，來(lái)模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)的工作過(guò)程。例如，在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)算法淺層是從原始圖像去學(xué)習(xí)得到一個(gè)低層次表達(dá)，例如邊緣檢測(cè)器、小波濾波器等，然后在這些低層次表達(dá)的基礎(chǔ)上，通過(guò)線性或者非線性組合，來(lái)獲得一個(gè)高層次的表達(dá)，形成較加抽象的高層特征（或?qū)傩灶悇e）。如果對(duì)應(yīng)的類別是人臉的話，深度學(xué)習(xí)就實(shí)現(xiàn)了人臉識(shí)別的任務(wù)。

　　

　　由海鑫公司AI產(chǎn)品中心給出的數(shù)據(jù)顯示，基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別技術(shù)，在常規(guī)誤識(shí)率要求下，能將原拒識(shí)率再降低40%至60%，大幅提升了人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率，與此同時(shí)還降低了研發(fā)人員的工作強(qiáng)度。這些為人臉識(shí)別技術(shù)的大規(guī)模應(yīng)用奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。

　　

　　生物識(shí)別助力人工智能大發(fā)展

　　

　　隨著國(guó)家政策大力引導(dǎo)，人工智能理論研究不斷深入以及行業(yè)應(yīng)用的不斷突破，人工智能革命會(huì)對(duì)傳統(tǒng)行業(yè)商業(yè)模式、產(chǎn)業(yè)鏈和**鏈進(jìn)行全面顛覆，逐步影響到社會(huì)、生活、文化的方方面面。

　　

　　通過(guò)生物識(shí)別技術(shù)采集數(shù)據(jù)是人工智能應(yīng)用的重要一環(huán)，利用生物識(shí)別鑒定人員身份也是未來(lái)進(jìn)行人機(jī)交互的首要環(huán)節(jié)。生物識(shí)別必將成為人工智能產(chǎn)業(yè)爆發(fā)的前哨戰(zhàn)，推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展。


北京海鑫科金高科技股份有限公司專注于人臉識(shí)別,指紋識(shí)別,身份核驗(yàn)等

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