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        疫情之下,無感技術在未來該如何發展

        發布日期:2020-08-14



            在6月23日,鐘南山院士在接受采訪時表示,在“今冬明春”交際時,預計新冠肺炎疫情仍不會消失,但不會像第一波疫情出現這么大的暴發。簡而言之,疫情在國內的發展依然會存在,人們依然要佩戴口罩,在保護自身安全的情況下,確保新冠肺炎病毒不會被傳播。


            在這一環境下,人臉識別技術依然要面對大量佩戴口罩的用戶群體,特別是對于基于Face ID技術的手機,人臉識別技術并不方便解鎖、支付等操作。



            隨著人工智能產業的發展,人臉識別被大量應用在公安、交通等各類場景之中,然而對于人臉識別提供商來說,隨著疫情的發生,人臉識別技術遇到了“難題”。眾所周知,在人臉識別中,基于視頻圖像分析,從而會在人臉上進行分析,并形成一系列的代碼,并建立獨立的數據庫。當多次采集到人臉數據后,后端數據會自動把前端所采集的數據進行分類,并存儲到對應的數據庫中。


            當需要調出某人的軌跡時,則會通過前端輸入的圖片對后端數據進行調取,后端計算機會把相似度高的用戶數據調取出來,從而把“候選人”展示給公安用戶,由他們進行二次篩選,并把最終數據展示給用戶查看。但隨著疫情的發展,由于人員佩戴口罩,從而導致數據出現問題——大部分人臉被遮擋,導致前端數據出現大量其他,這些數據看似有用,但算法并不能把這類圖像進行準確區分。



            某公安刑偵部門人員對此無奈的說道:“疫情雖然成為當前的重要問題,但對于我們部門來說,我們依然擔負著保護人們安全等事宜,但這些數據并不能被我們正常使用。”


            據了解,由于算法問題,大量人員數據被混在一起,某些數據甚至出現了“男女同檔”的問題,這些數據最終還需要用戶自己進行區分,導致工作量劇增。為此,他們在第一時間聯系設備提供商進行技術上的更新與迭代。


            然而,部分企業并不認為這一需求是用戶的“真實需求”,某企業人員說道:“在佩戴口罩的情況下,人臉會被‘區分’為兩塊,一塊是眼睛及額頭部分,而另一塊則是口罩。由于亞洲人的體型,口罩部分由于色彩原因,大部分會是單一的數據,而人臉的‘上部分’,數據相對傳統的人臉偏少近2/3,數據量太少,準確性會降低。在這一情況下,對算法進行更新,提升準確率,從經濟和實用性角度上并不實際。”



            對此,公安刑偵部門人員調侃道:與百姓安全相比,經濟并不重要。

            但對于其他企業來說,疫情雖然會繼續,但未來的商機已經確定。


        多種技術協力發展

            雖然我國疫情得到控制,但對企業來說,疫情背后的商機也隨之發展。那么有哪些技術會在未來被逐步應用?它們又有哪些缺點?


        1、3D結構光

            在疫情最為嚴重的時刻,部分3D結構光提供商大勢宣傳:基于3D結構光,即使人們佩戴口罩,依然能準確識別。3D結構光的原理相對簡單——通過光的反彈,從而在后端繪制出3D結構模型。這類數據相比傳統攝像機的精度要高,且數據準確性也極高——在佩戴口罩的情況下,依然能通過上部分的數據進行準確分析。


            但不可忽視的是,由于其事基于結構光,在室外并不適合——特別是在強光環境下。其3D結構光在強光環境下,會導致光線出現二次折射,數據準確度會急劇下降,所以目前3D結構光設備的使用環境通常是室內為主。


            其次,在遠距離環境下,3D結構光會逐漸分散,一旦超過10米的距離,其光束已經呈現出圓錐狀,反射角度也急劇增加,能正常傳回的數據少之又少。


            除了技術問題外,其高昂的成本也是阻礙的原因之一。

        2、虹膜識別

            虹膜識別作為安全程度最高的識別方式,其在疫情期間也被企業大力推薦。虹膜是位于眼睛黑色瞳孔和白色鞏膜之間的圓環狀部分,總體上呈現一種由里到外的放射狀結構,由相當復雜的纖維組織構成,包含有很多相互交錯的類似于斑點、細絲、冠狀、條紋、隱窩等細節特征,這些特征在出生之前就以隨機組合的方式確定下來了,一旦形成終生不變。虹膜識別的準確性是各種生物識別中最高的。


            與其他識別方式不同,虹膜識別具有生物活性、非接觸性、唯一性、穩定性和防偽性,基于這些特性,可以有效確保人員的身份問題。但不可否認的是,虹膜識別并不能大規模應用在公共安全方面——由于虹膜識別通常在20-50CM,其通常應用在打卡機、門禁等產品中,且其由于算法問題,在實際使用中通常需要1-2秒才能完成確認。


        3、二維碼

            二維碼作為近幾年興起的識別碼,在近些年不斷得到應用,由于二維碼與其他編碼方式不同,其能通過不同的排列方式,從而得出獨立的條碼。二維碼在物聯網產業中的應用基本隨處可見,除了支付外,還有產品認證、信息登記、信息追溯等各類活動中。而二維碼的成本價格極低,且對普通用戶免費開放,對于國內的中小企業而言能節省大量成本費用,并能起到最為快捷和便利的入口。


            可以說在未來數年,二維碼與物聯網產業將會以更好的姿態和方式進行配合式發展。但略為尷尬的是,雖然二維碼自身并不會占用多少數據量,但在4G環境下,也會出現因為網絡問題導致的卡頓。在5G環境下,或許會得到更好的體驗。


        未來無感的發展

            無感技術在疫情之前的發展相對來說中規中矩,但隨著疫情的發生,無感技術被迅速提上日程,眾多技術逐一上線,為抗疫的勝利提供了強大的技術支持。


            雖然疫情還會延續到明年,但在各類技術的支持下,必然會實現最終的勝利!



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