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研发全动态识别自学习立体脸算法,深度未来提供端到端完整机器视觉解决方案
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2017-12-11 研发全动态识别自学习立体脸算法,深度未来提供端到端完整机器视觉解决方案

具有自主知识产权的自动学习立体脸算法。

【猎云网(微信:ilieyun)北京】12月11日报道(文/马丽)

基于计算机视觉与深度学习的人脸检测、人脸识别正在从安防、商业、金融、家居等各个领域不断迅速地、广泛而深入地介入到人们的生活中,但是对于传统人脸识别解决方案仍存在准确率不高、漏抓误报较多、人脸抓拍不清晰、图像质量不理想等问题,还是无法满足一些商业需求。

深度未来成立于2015年,是一家提供人工智能和机器视觉解决方案的创新型科技公司,致力于人工智能技术在未来生活中的普及和应用,其独家研发全动态识别及具有自学习功能的立体脸算法具有自主知识产权,可以实现真正的走过即识别功能。

在深度未来CEO霍松年看来:“传统的识别技术是基于静态图像的识别,而当下是摄像头作为传感器的年代,人脸在画面中占的比例很小,尤其是在被动识别时的情况下,如何获取更多的数据量,变得尤为重要。”

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“第一代人脸识别是从90年代开始进入到人们的视野,采用模型对比的方式;第二代人脸识别是使用深度学习进行人脸识别,而下一代人脸识别引入机器自学机制,将一组照片作为一个整体进行学习,从而更加准确的进行人脸识别,我认为这是未来的人脸识别发展方向。”

深度未来具有自主知识产权的下一代人脸识别技术,并且独家研发全动态识别及具有自学习功能的立体脸算法。

基于此项技术开发的Deep pass未来智能前台系统,实现了走过即识别,可广泛应用于智能楼宇、智慧校园、智慧城市、新零售等领域,为客户提供完整的端到端面向未来解决方案。

霍松年介绍说,深度未来的立体脸算法解决了传统算法对底库要求高且需经常维护的问题,终身无需维护。通过数据自积累的方式实现无底库人脸识别,可在10秒内完成亿级数据的快速反查;利用视频大数据结合深度学习技术,可实现跨摄像头及多光源的人脸聚焦。在非配合监控摄像头下,多张人脸识别率可98%。

目前深度未来主要确立以下三种业务类型,通过关键产品进行切入,配合合作伙伴实现销售。

关键产品:基于GPU的核心服务器、Deep pass系统通道管理产品以及未来基于arm、FPGA系列产品。

1.新零售:主要面向无需底库的服务行业场景,零售企业客流分析系统,比如汽车4s店潜客管理系统。

2.通道管理产品: 通过Deep pass系列产品完成与门禁、闸机等通道类产品的对接。基于Deeppass系列产品的智慧楼宇解决方案。

3.智慧生活方案:动态人口管理系统;基于Deep pass系类产品的智慧社区解决方案;基于Deep pass系列产品的智慧校园解决方案。

对于安防等竞争领域红海,通过合作伙伴进行渗透覆盖,为其提供技术支持。

与其他人脸识别竞品公司相比,深度未来的技术路线面向的是动态环境的人脸识别,技术路线的差异决定使用场景的差异。

深度未来的动态人脸识别核心算法可以很好满足在监控等动态环境下的人脸识别需求;对于化妆、发型变化、整容、墨镜甚至运动等使脸发生变化的情景,机器实现自主学习,都能做到识别。

竞品普遍采用的单一精度模型,深度未来的多精度模型目前提升到2-3个模型并行判断,在维持运算效率的同时,提升了数据准确性;从单机到分布式部署,从单一服务器到服务器集群,提供完整的端到端解决方案,满足不同客户需求。

谈及深度未来产品特点,霍松年告诉猎云网:全高清全帧率跟踪截取人脸,支持各种视频设备和格式,无需更换设备接入即可识别;打造了全方位API平台,最大幅度减少开发成本。

创办深度未来前,霍松年参与策划pc时代的明星产品《仙剑奇侠传》,后来又进入到市场咨询领域,曾服务于中国移动、奔驰汽车、IBM等公司,有超过20年的产品、市场从业经验。

团队其他成员有来自华为、京东等知名企业的十几位员工,从事产品研发、运营相关工作。目前Pre-A融资正在开放接洽中,希望融资1500万元人民币,出让10%股份。资金主要用于团队的扩充,市场营销、经销商网络的建设以及核心产品的研发及迭代。

 

产品:Deep pass系列产品

公司:北京深度未来科技有限公司

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