假如机器认识你

Yourtion · 2015 / 10 / 10    团队分享

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说到人脸识别,你想到什么?我首先想到的是科幻电影里炫酷的人脸识别场景应用。像谍中谍4中汤姆·克鲁斯利用安装在眼睛上的智能隐形眼镜来寻找和锁定目标人物。以及《速7》中的“天眼”系统能够调用地球上任何位置的摄像头并配合人脸识别等技术,让你想要搜索的人或事物无所遁形。当然这些都是在电影里面的场景,今天我们来聊一下人脸识别在现实中是如何的。

人脸识别进入公众视线并开始应用

  • 2013年,芬兰创业公司Uniqul推出了一款基于脸部识别系统的支付平台
  • 2014年,Facebook的DeepFace技术脸部识别率的准确度达到97%;
  • 2014年,DeepID的深度学习模型获得了99.15%的识别率。

这成为一个分水岭,机器的人脸识别开始超越人眼。而在今年年三月份马云在汉诺威演示了蚂蚁金服的Smile to Pay扫脸技术,为嘉宾从淘宝网上购买了1948年汉诺威纪念邮票;

人脸识别在智能硬件方面的应用案例

比较常见的是智能考勤机和智能摄像头,智能考勤机实现了刷脸打卡以及刷脸开门,而智能摄像头则通过人脸检测技术等技术对画面中是否出现人物及该人物是谁做出反应。

接下来就是最近蛮火的刷脸取款以及刷脸开户了,然后更进一步就是家庭陪护机器人上的人脸识别,协助机器人更好的工作。

一登对智能硬件的解决方案

Keen Team CEO 王琦说「现在所谓的智能都是伪智能」。现在很多智能硬件产品都是为了智能而智能,或者为了联网而联网,其实都很没有必要。最重要的是要做一个能解决问题的产品,而且这个产品要能让消费者接受。

Nest 的创始人 Tony 提出来“有知家居”的概念,因为智能家居这个词已经被用滥了,而且“智能”给人一种比人还聪明的感觉,但其实现在这些硬件都还远远做不到。而“有知家居”意味着家里的硬件设备和人可以互动进行交流。

所以「 真正的智能是基于数据而不是基于控制 」就像智能电风扇一样,真正的智能是知道用户坐在哪里,体温是多少,要开多大的风,往哪个方向吹。而不是要你打开 APP,设置来设置去,还要应对不同人的不同习惯。

对此一登提出了将自己作为智能家居或智能中控中的一个模块,同时连接多个图像采集单元,帮助智能设备拥有真正“视觉”的智能硬件解决方案。

一登基于人脸识别技术,利用统一ID体系的优势,赋予智能硬件视觉,成为体系里的半个“大脑”,让机器认识你。

就拿智能家居举例吧。

  • 智能电视机可以根据在电视机前的人进行节目的智能推荐,甚至记住你上次看电影播放哪里,实现断点续播。

  • 摄像头通过人物识别,知道孩子什么时候回家,家里是不是来了陌生人;更可以进一步衍生到与 Nest 这类产品的互补,根据在房间的人调整温度,灯光。

  • 咖啡机可能没有摄像头,但是智能咖啡机应该可以记住你,明白你的需求,通过一登的统一ID就可以让咖啡机在见不到你的时候依然了解你。甚至做到根据摄像头识别与大数据,只要你在家里,只要明天要上班,那么咖啡机就会在中央管理器的指导下在你起床时候煮好你喜欢的咖啡。

当一个承载足够多智能硬件的系统,或者说中枢诞生的话,一切不仅会变的简单,而且会让智能硬件拥有更多想象空间。

人脸识别行业发展趋势

我认为一个新技术,通常会经历三个阶段, “技术红利”期, “场景红利”期 “用户红利”期 通过优先掌握或者优化的技术在前期完成技术积累,并将技术产品化,构建应用场景,覆盖并积累用户,最后变成以技术为核心,场景导向并拥有一定用户壁垒的产品。目前各家算法均已超过 99% ,逐步进入应用场景的探索及场景资源的争夺期,场景的丰富将带来用户的沉淀和积累。

一登在做什么

要达到刚刚提到的统一账号体系,成为中控的半个大脑,首先要让用户习惯刷脸。一登提供了一套简单而高效的身份验证方案,开发者只需嵌入 SuperID SDK,即可在应用中加入刷脸身份验证功能,仅需十分钟即可完成整合。

  • 线上:在原有虚拟帐号体系上,借助摄像头,添加人识别作为辅助认证的手段。

  • 线下:可部署 “刷脸机”,取代或者补充线下验证方式,像刷卡一样 “刷脸”。

通过与垂直场景领先的产品合作,基于刷脸验证 SDK + 垂直场景标准化解决方案,提供刷脸身份验证服务。这里面包括了,手机APP的应用登录与刷脸签到,然后是打通线上线下的人脸会员卡和订单验证。最后完成与智能硬件的整合。