坚持100%MIT,PAPAGO怎从行车纪录走到人脸辨识?

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坚持100%MIT,PAPAGO怎从行车纪录走到人脸辨识?研勤董事长简良益。

人脸辨识可说是目前最具威力的 AI 应用之一,它一方面可以从身份认证出发,广泛运用在金融服务、保全以及犯罪侦防上,另一方面它也可以经由 AI 判别使用者的性别、年龄,用在精準行销或是人流计算等应用。

不过随着美中贸易战升级、以及中国将人脸辨识广泛运用在全控社会系统等影响,全世界许多国家也开始逐渐意识到,打造自己国家的人脸辨识是越来越有必要的趋势。

在台湾,就有讯连科技的「FaceMe」以及 PAPAGO 集团的「Face8 台湾脸霸」强调100% MIT,从头开始打造专属本土的人脸辨识系统。今天我们就採访 PAPAGO 的研勤董事长简良益,来看看他们是怎幺从行车记录器,一路走到自製人脸辨识引擎。

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笔者用蔡明亮、李康生在威尼斯的照片测试 Face8,确实能精準辨认。

「Face8 现在在台湾有超过 1000 间客户,每天可以获得超过 10 万笔的台湾自然人脸资料,应该可说是台湾目前搜集量最大的人脸辨识系统。」简良益介绍,其实 Face8 可以说是他们人脸辨识技术的「第三期」,早在 2012 年研勤就开始投入机器学习领域,当时是想用机器学习使用在行车记录器上,去侦测车道偏移,以及行人、脚踏车辨识。

在累积一定的机器学习技术后,研勤选定商业潜力最多也最广的 AI 领域人脸辨识投入,结合《劳基法》新制上路在 2016 年推出了「PAKKA」人脸考勤系统,让中小企业可以无痛接轨劳基法新制。

不过推出 PAKKA 之后,研勤思路一转决定用更彻底的软体业思维把人脸辨识引擎化,不只上云推出 API 也推了 SDK,无论上线、离线都能使用人脸辨识,目前他们辨识準确度甚至可达 99.32% (Rand-1 Accuracy,800 万张正负样本)。

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笔者测试 Face8 的活体辨识,能精準辨识这是面具。

Face8 总共由 8 项核心技术组成,其中「活体辨识技术」以及「巨量资料快速搜寻」是目前他们最专注的领域。简良益就说从动作、光影、像素辨认真人的活体辨识是突破用照片、面具假冒的关键技术;此外简良益也介绍,在学界目前陌生人辨识还算是相对困难的领域,因此能马上核对一百万、两百万笔资料中的巨量资料快速搜寻技术,就成了攻克陌生人辨识的重要部分。

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Face8 总共由 8 项核心技术组成。

「现在台湾大多人脸辨识应用都是套用中国的模型,他们量大、技术好是没错,但你也知道,人脸辨识涉及隐私、资安,是国安问题。」简良益说正因如此,他决定所有技术都要 MIT,不仅投入公司 16 位核心技术、22 位系统开发,年资全都超过 10 年的工程人力,他自己也重回校园,直接把人脸辨识作为攻读清大资工博士的论文。

简良益也说,到年底把活体辨识、巨量快速搜寻好好打磨好后,人脸辨识的开发工作就会暂告一段落,开始用机器学习发展物件追蹤、物件辨识等通用路况影像辨识的相关应用。

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