視覺識別 讓生活更加智慧（科技視點·用好用實高科技③）

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近日，智慧化垃圾分類箱亮相重慶。 人民視覺

不久前，北京市通州區的王先生換了一把嵌入了人臉識別模組的智慧門鎖，解決了他長久以來的煩惱：“父母記性不好，好幾次出門都忘帶鑰匙，被鎖在門外。現在一刷臉，門就能開了。”

除了識人，視覺識別技術還能識車、識別商品。作為人工智慧的一大重要應用領域，未來，隨著視覺識別精度的提高和應用環境的逐漸完善，它還將給人們帶來更加智慧安全的體驗。

識人：

靜態識別比較成熟，動態識別有待完善

人臉識別是視覺識別相對成熟的應用場景，其基本原理是，透過影片採集裝置獲取使用者的面部影象，再利用核心的演算法對其臉部的五官位置、臉型和角度等資訊進行計算分析，進而和自身資料庫裡的範本比對，從而判斷出使用者的身份。

人臉能替代身份證、賬號密碼等認證資訊，源於它作為生物識別特徵具有高度的唯一性。以乘車安檢為例，透過精準的人臉識別技術，讓乘客面部資料與後臺資料進行比對，快速完成1對1的靜態認證，從而實現安全便捷、智慧高效的通行。金融驗證、辦公考勤、交通出行等領域，應用的正是人臉識別這一特性。

除身份資訊認證外，人臉識別還可用於對特定人群的監測，實現1對N的動態比對：從海量的人像資料庫中，找到與尋找物件符合的人臉資料影象，並進行匹配。藉助智慧攝像頭捕獲或掃描人臉資訊，人們可以在茫茫人海中找到失散的親人，公安人員可以在人流中鎖定、追捕犯罪分子。

此外，透過對場景內所有人進行面部識別並與人像資料庫匹配，還可以實現M對N的比對。

騰訊優圖實驗室研究員王川南說，人臉識別技術發展至今，在可控的環境下，1對1的靜態識別已經比較成熟，動態識別相對來說難度大一些。“比如，人臉識別的精準度受到光照、表情姿態和影象質量等因素的影響。此外，目前多數的人臉識別演算法主要針對正面或接近正面的人臉影象，當發生俯仰、側面等情況，識別精度將打折扣。同時，由於採集裝置不同，獲取的人臉影象質量也不一樣，怎麼有效識別解析度低、質量差的人臉影象，是業界需要解決的難題。”

識車：

感知能力快速提升，自動駕駛需多技術推進

移動網際網路的興起，讓停車場智慧化成為可能。作為汽車的重要身份特徵，透過攝像頭，識別車牌並上傳到終端，不僅能夠讓車主不停車透過收費閘道，還能精準獲知停車位數量和地理分佈等資訊，幫助人們提前規劃停車安排。

不久前，北京大學資訊科學技術學院的研究團隊研發出一種不用掃描車牌號就能識別車輛的新技術。該技術基於對車輛外觀特徵的記錄和分析，如輪廓線條、碰撞損傷或漆面刮痕等，再由此搜尋出機動車的型號和註冊資訊。

識別車牌只是視覺識別技術在車上應用的一小部分。業界更為看重同時也更為困難的是，透過與人工智慧、通訊、自動化等技術深度融合，讓汽車能看清周邊環境，進而實現自動駕駛。

不過，自動駕駛涉及的技術非常廣，涵蓋軟硬體等多方面，任何一個環節欠缺都跑不起來。中科院自動化研究所研究員王飛躍說，近年來，汽車的感知能力快速提升，但遇到雨、霧等惡劣天氣時，它就無法工作，目前仍沒有理想的解決辦法。此外，自動駕駛是遵守規則的“好學生”，現實中的路況通常瞬息萬變，機器難以對一些突發情況做出合理的決策。

專家表示，未來通訊技術會讓資訊傳輸更快、更穩定，車與路、車與人以及交通基礎設施之間有望實現互聯互通。

識商品：

想象空間很大，落地應用是難點

人工智慧技術還能自動識別物品。比如，一些內建智慧攝像頭的冰箱，可以自動識別各類蔬菜、水果、飲料等物體，提示保鮮時間，監控儲存數量等。再比如，無人超市和無人貨架有望實現零售的無人化，革新商品流通和銷售的模式。

商品識別前景看上去很美好，但落地頗為困難。海深科技創始人戴劍彬介紹，跟人臉識別相比，商品識別種類繁多、變化快。由於不同商品的外形差異很大，部分柔性商品又具有變形的特點，識別難度很大。“線下商品視覺識別的想象空間很大，前提是能識別足夠多商品，而在當前的技術條件下，還基本做不到。相比之下，智慧貨櫃等相對封閉，且商品數量有限的場景，可能更適合這項技術的落地。”

展望未來，他表示，隨著5G商用的逐漸鋪開，未來智慧貨櫃可以將更多的算力放到雲端，讓終端在輕量化的同時還能執行更復雜的任務，從而降低動態識別貨櫃的成本。同時，隨著視覺識別演算法的更高效和更精準，無人零售有望普及。

應對安全風險，加強基礎演算法和理論研究

安全專家指出，人們在享受智慧識別的便利的同時，也應防範潛在的資訊洩露風險和侵犯個人隱私。

“由於人臉識別具有高度的直接識別性和唯一性，相比其他資訊，這種技術對個人而言，安全隱患更高。”中國網際網路協會研究中心秘書長吳沈括說。

專家們指出，隨著個人“露臉”的環境和應用場景增加，資訊洩露的風險也將隨之上升。今年9月，北京青年報一則報道就顯示，在某網路商城中，有商家公開兜售“人臉資料”，數量約17萬條。在商家釋出的商品資訊中可以看到，這些“人臉資料”涵蓋2000人的肖像，每個人約有50到100張照片。

為此專家建議，慎重上傳平臺和授權使用，對於一些非必要的重要場景，不建議使用者開通人臉識別功能。此外，管理部門應加大資料保護力度，加大對違法收集、使用使用者個人資訊企業的懲戒力度。人臉資訊收集主體也要加強自律，遵守行業準則。

除了防範風險、保護個人隱私，專家們提出，還應提升視覺識別的效率和準確性。地平線創始人兼執行長餘凱說，資料、演算法和算力是驅動人工智慧發展的三大要素，而晶片是其底層核心支撐。在萬物互聯的背景下，未來將出現海量的智慧終端裝置，更離不開功耗低、影象處理能力強等的智慧晶片。

受訪專家普遍認為，雖然我國在視覺識別的商業探索上走在世界前列，但基礎演算法和理論研究仍是短板。他們建議，在加速推動商業應用的同時，還需在基礎演算法研究、基礎學科建設和人才培養上加大力度。

（來源：人民日報 記者 喻思南 ）

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