视觉识别真是火得发烫，依图科技宣布完成2亿美元融资

智造观点

要说现在人工智能行业哪个领域最火，那无疑是视觉识别。自半月前商汤科技宣布完成6.2亿美元的C+轮融资后，今天，依图科技也宣布完成2亿美元的C+轮融资。

企业火的发烫，应用也不甘示弱。比如在张学友的演唱会上，人脸识别在抓捕逃犯方面直接上演“五连杀”，还有人脸识别已经越来越应用在学校课堂上了。但任何事物都具有两面性，在人脸识别大行其道时，反人脸识别的技术也开始出现，据说能让识别准确度减低至0.5%呢。

文/未末末

来源/人工智能观察（ID：Aiobservation）

说到人工智能，现在获得最广泛关注或者说普遍应用的便是视觉识别技术了，从手机系统到社交网络，从生活工作到学校生活，再到商业和保全应用，可谓无处不在。从全球的情况看，中国已然成为了这一领域的佼佼者。

 

根据IDC近期发布的《IDC 2018中国计算机视觉应用市场研究》，截至2017年12月底，中国在该领域的规模达15.45亿元人民币，同比2016年增长184.0%。

 

而参与该领域的主流厂商，既包括商汤科技、依图科技、旷视科技、云从科技等初创公司，又包括腾讯云、百度云、阿里云、金山云等大型CSP厂商，除此以外还有众多传统的安防厂商如海康、大华、易华录等。

 

其中，商汤科技、依图科技、旷视科技和云从科技被称为计算机视觉“四小龙”。根据IDC的数据，“四小龙”的总体市场份额达到了69.4%，而其他厂商总体只占市场的30.6%。

作为专注于视觉识别技术研发的四家中国公司，他们最近都有不错的发展。比如，5月底，商汤科技宣布完成6.2亿美元的C+轮融资，将加大研发和人才方面的投入；在近日世界级投资权威机构Nanalyze发布的世界十大AI初创企业中，商汤、旷世和云从科技占据其三；而旷视科技也将在杭州投资设立全资子公司，建设智能安防业务总部及智能硬件总部。

 

至于深耕安防领域，维持金融业务，大力布局医疗影像业的依图科技，则在今天宣布完成2亿美元的C＋轮融资，新投资方为高成资本、工银国际、浦银国际。不过，关于融资的用途，官方暂未给出说明。

 

据了解，依图科技成立于2012年，致力于将人工智能技术与行业应用相结合，让深度学习技术推动产业发展。目前已服务于安防、金融、交通、医疗等多个领域，此外也深入到人工智能领域的基础性研究之中。

回顾一下依图科技的融资史：

随着融资的完成，未来更多的技术会营运而上。不过从目前的情况来看，人脸识别技术的应用已经很广泛了。

张学友演唱会“5连杀”，歌神成歌坛神捕

6月9日，“逃犯克星”张学友再显神通。在金华演唱会现场，又有逃犯在演出现场被警方抓获，而且这次收获颇丰，一次性逮捕两个。这也是继4月7日南昌演唱会、5月5日赣州演唱会、5月22日嘉兴演唱会后，警方第四次于张学友演唱会现场抓获逃犯。

当然，并不是歌神有什么特异功能，这个成果主要归功于AI人脸识别技术。据了解，警方使用的这套系统解决方案主要是基于深度学习人脸识别算法，会集合运动跟踪、人脸检测、人脸识别、大规模人脸检索等技术于一体，运用大数据平台，能够实现实时视频或离线视频的动态人脸识别、分析和处理。

 

在歌神演唱会上几次对嫌疑犯的抓捕，正是基于人脸识别在“天网”系统中的运用。可以说，所谓的天网恢恢，疏而不漏，指的差不多就是现在的人脸识别技术了。

 

“当我们找到他的时候，他一脸茫然，没想到我们能在数万人中找到他。”南昌民警在接受媒体采访时说。

人脸识别进入校园，监督学习、防止罪犯双重疗效

5月中旬，杭州第十一中学引进“智慧课堂行为管理系统”应用于课堂教学的新闻在国外引起了强烈的反响。据了解该系统可实现无感“刷脸”考勤，同时通过摄像头，还可对课堂上学生的行为进行统计分析，并对异常行为实时反馈。

同时，根据该学校副校长的说法，这一系统最主要的作用是简化考勤制度，用刷脸代替传统意义上的口头点名和刷卡，课堂学生行为统计分析属附加功能。另外，该系统目前仍需完善，学校计划截至今年暑假，完成智慧课堂行为管理系统在校内所有教室的布局，实现刷脸考勤，同时辅助老师走班化制度下的管理。

 

其实，人脸识别技术走进学校，并不只发生在国内。就国外的情况而言，校园枪击事件一直是他们担心的重点。据了解，2018年2月14日，美国佛罗里达州布劳沃德县帕克兰的一所高中发生枪击案，造成17人死亡 14 人受伤。于是，有些学校为了防止此类事故发生，便引进了AI人脸识别技术。

 

比如，美国纽约Lockport学区就购买了面部识别技术，计划从9月份开始，在学校的建筑物上配备识别人脸的监控系统。该监控系统由加拿大的SN Technologies公司研发，能够在发现性犯罪者、停课的学生、被解雇的雇员、疑似帮派分子等列入黑名单的人进入学校时发出警告。

 

当然，对隐私极其注重的人可能会对此感到担忧，于是，对抗人脸识别技术的系统就出现了。

抵抗人脸识别，多伦多大学开发新型AI

为了帮助一些注重隐私的用户避免被识别到自己的容貌，多伦多大学近期开发了一项可以抵抗人脸识别的AI系统。

详细来说，是多伦多大学教授Parham Aarabi和研究生Avishek Bose，研发了一个算法，可及时为图像加上特效，扰乱人脸识别系统的分析效能。这个算法结合两个神经网络，一个用来分析数据制作图像输出，一个用来探测制作的图像中含有的虚假数据，以这个方式就可以进行人脸识别再加上使用虚假数据的扰乱效果，起到阻碍目的。

 

据称，这个人工智能算法可把人脸识别系统的准确度减低至0.5%，因为技术改变的是像素等级的数据，所以基本上肉眼看不出区别。他们希望未来可在网站或APP提供这个技术。研究人员表示，这个技术的特别之处在于这些算法可以自我学习，只需要提供训练数据就可以达到效果。

 

其实，类似的技术早在2016年就出现过，不过每个技术有不同做法，大多都是在大学研究中心进行，暂时没有推出市场让大众使用。

虽然现在人脸识别技术的使用已经很普遍，但我们还得承认，在监控系统中还是存在一定问题的。

 

一、识别不准。市场上最先进的面部识别系统仍然对女性和有色人种识别不太准确，识别小孩的脸尤其困难，因为他们正在发育，面部轮廓一直在变。

 

二、隐私问题。在学校使用的AI识别技术，在隐私方面面临着很大的挑战，比如，学生的脸在什么条件下会被记录？需要经过父母同意吗？谁将监督那些操作这套监控系统的人员？如何保证隐私不外泄？......

 

三、效果未知。一些在学校使用的人脸识别技术，暂时还处于试用阶段。对于其效果，暂时还没有事实结果可以验证。

 

所以，面部识别与人工智能的发展和应用是未来发展的大潮流之一，但是应用前这些技术还需要进一步的成熟，这样才能保证好技术不会产生坏影响。

（文中图片来自网络）

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