“计算机视觉是人工智能最早‘成名’的战场,知名的AI企业的商汤、旷视等无一不是以计算机视觉起家,且这些企业在2015年几乎都已完成了高额融资,作为同样专注计算机视觉的行业后来者,的卢深视的突破口在三维人脸识别(3D结构光)技术。”的卢深视联合创始人兼副总裁张斌表示。

 二维图像识别已满足一般市场需求,但还不够

  自苹果收购3D结构光团队PrimeSense,并接连收购多家产业链上下与企业之后,结构光这一计算机视觉分支就受到了来自业内人士的关注。而搭载3D结构光技术的iPhone X一经问世,这一技术的公众认知度得到进一步扩大,且市场落地方面也打开了更多的市场。
的卢深视立足“云、端、芯”战略,打造“纯三维”人脸识别技术
  张斌表示,目前大部分人脸识别产品和方案所采用的都是二维人脸识别比对技术,这一技术已经可以满足一般的市场需求,公司在解决方案上也以二维、或是二维+三维的方案为主。只不过,二维人脸识别受外界环境的影响极大,诸如光照条件、拍摄角度、遮挡等因素皆会影响到识别准确度。另外,二维人脸识别的防伪能力极弱,图像、动态视频、高仿真面具破解人脸识别验证的事件时有发生,因而在一些对安全性要求较高的领域,二维人脸识别无法胜任工作。
  “相较于二维,三维多了一个‘深度’,这意味着精度更高,同时对于硬件、算法的要求也更高。”
  围绕三维人脸识别技术,包括的卢深视在内的多家公司均有所部署。“现在不少公司也争相推出三维人脸识别相关产品,但部分产品并不是‘真三维’,只是‘将深度信息用于防伪,识别环节依旧是原来二维的那套算法’,这样的‘半三维’人脸识别虽然能够提升防伪能力,准确性也高,但在安全性和识别率方面依然提升有限。”张斌说到。
  紧接着,他也向镁客网表示,的卢深视所采用的是“完全的”三维识别,包括数据收集、人脸识别算法研发等皆围绕“三维”进行。
  一般而言,结构光技术更适用于近距离识别,就成果方面,张斌称,的卢深视三维深度感知技术在1080P分辨率5米范围内,精度误差仅为5mm,人脸重建精度保持在平均1.5mm以内,三维人像识别错误率为十亿分之一。同时,他们也将三维实时高精度重建技术做到毫米级,且移动设备帧率达到40帧/秒。

  立足“云、端、芯”,做“大安防”

  可以明显感知到,自去年AI芯片广泛受到关注之后,“端”的智能愈发被看重。同时,越来越多的公司也提出了“云、端、芯”战略。这方面,的卢深视也有着自己的“云、端、芯”战略。
  张斌表示,的卢深视自创立之初就定下了自己的“云、端、芯”战略,并围绕此来打造产品,“的卢深视已经实现‘云、端、芯’的产品布局,并发布哨兵、天眼、鹰眼、火眼、冰鉴五个产品系列,”覆盖前端的终端硬件、后端的系统平台以及客户端,提供算法、产品、数据、方案与服务。
  据Trend Force预测,未来几年3D传感市场规模将呈现几何式增长,到2020年市场规模可达到108.9亿美元,到2023年市场空间有望达到180亿美元。基于这一预测数据,3D结构光的市场规模可见一斑。
  落地方面,的卢深视选择了从安防市场先行切入,这也是诸多人脸识别公司的第一选择。“在安防领域,计算机视觉并不是近一两年才开始起步的,早在几年前,诸如门禁等等就开始采用计算机视觉技术。近几年,人脸识别技术发生了一个飞跃,更大程度的暴露在公众视线中。”张斌称,“安防本身就是一个非常大的市场,且应用涉及领域非常之多,而我们希望与友商一起把这个市场做的更大,把安全做的更好。”
  此外,除了B端市场,人脸识别技术在近几年来也以肉眼可见的速度逐渐在C端渗透,最为大众所熟知的产品包括各类美颜贴纸APP、智能手机人脸解锁等等。以智能手机端为例,有数据预测3D传感器的渗透率将从2017年的2.1%提升至2020年的28.6%,可见三维识别技术在这一市场的潜力之大。
  而发展至今,的卢深视已经在大安防、金融等领域也积累了大量实际应用案例,在既有基础之上,接下来的他们也将进入C端消费级市场。
  对此,张斌透露称,他们已经计划面向智能家居领域打造智能门锁三维人脸识别SDK,并会在今年有多成果。

  最后

  前面也提到,越来越多的公司正在加入三维人脸识别市场,而一家公司如果没有自己的优势,那最后的结果只会是沉没。
  的卢深视的优势是什么?张斌总结了两点,一个是全栈式三维解决方案,从硬件、算法到应用全部采用纯三维路线,且因为从大安防入手市场,也积累了许多客户和项目经验;另一个是“接地气”,“我们是一家比较接地气的创业型公司,虽然技术方面从目前来看的话具备一定的前沿性,但是我们也会跑到一线与客户一同挖掘需求、整理方案、优化产品、迭代升级等等。”
  而对于未来,他向镁客网表示,他们将继续全面探索三维机器视觉闭环生态,以三维机器视觉感知技术为核心,融合多种传感器,构建大数据支撑下的精准身份管控与行为轨迹分析及预测。

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