春运刷脸检票系统为何来自日本公司?

今年春运,北京等多个城市的火车站添置了一个新鲜玩意儿:“刷脸”检票进站系统。与原来的人工检票进站方式相比,“刷脸”能明显提升进展速度,据说3-6秒就能完成检票进站的手续。

春运刷脸检票系统为何来自日本公司?

【安防在线 www.anfang.cn】今年春运,北京等多个城市的火车站添置了一个新鲜玩意儿:“刷脸”检票进站系统。

与原来的人工检票进站方式相比,“刷脸”能明显提升进展速度,据说3-6秒就能完成检票进站的手续。使用方式也很简单,旅客进站时自动检票闸机会核对身份证和车票。然后闸机会把抓取的旅客脸部信息,与证件照进行比对,通过之后闸机自动放行。

春运刷脸检票系统为何来自日本公司?

显然,这就是一套人脸识别系统。据说整容的、光头的、身份证太老的、戴帽子的……不太容易通过。不过据报道说,至少在北京西站“失败的情况还比较少”。

然而仔细查看春运“刷脸”进站的新闻,让我们有了一个困惑:火车站使用的“刷脸”检票系统,主要供应商是来自日本的NEC公司……咦?不是说中国的人工智能很强么。

最近人脸识别在国内挺火的。百度大脑在《最强大脑》的平台上持续进行“科普”,让不少普通人感受了一下人工智能进行人脸识别的威力。去年12月,Face++和商汤科技分别完成1亿多美元融资,刚换CEO的格灵深瞳据说也融资到位,这几家都以人脸识别见长。

量子位就这个问题,询问了上述国内公司中的几个,回答都是相似的:

有一家说我们主要做机场,没有涉足火车站;有一家也说暂时不做火车站。

春运刷脸检票系统为何来自日本公司?

所以,可能是火车站市场太小?

据澎湃新闻报道,上海火车站相关负责人透露,目前上海火车站的刷脸进站设备,全部来自中国铁路总公司,上海站只是配合落地测试。据说这套刷脸系统不光是为春运准备,以后火车站会逐步用机器代替人工,执行检票进站的工作。

相关业务的推进,应该都会进行公开的招标,然后得出一个最优的结果。既然这样,不如我们顺便看一下,NEC到底在人脸识别方面是什么水平。

NEC官网的信息显示,这家日本公司的人脸识别软件NeoFace,2013年正式引入中国销售,并且声称NeoFace曾在2010年的一个评测中,获得第一名。而相关新闻显示,NEC的这套系统曾经在去年的里约奥运会、秘鲁APEC会议上发挥作用。

知乎上一位匿名用户,曾经感叹国内“认真沉下心来做事情的公司太少”,并且列举了几家国外的老牌人脸识别公司:

1、美国Identix公司

2、美国Bioscrypt公司

3、德国Cognitec Systems公司

4、西班牙Herta Security公司

5、日本NEC公司

6、日本Softwise公司

所以,基本上NEC应该是一家有技术基础,有商业应用,在中国也运营多年的公司。在火车站运行的“刷脸”机器,至少应该是商业上很成熟的产品。虽说商业的归商业,但谁不希望自己国家的企业更好、更强?希望中国的人工智能公司继续加油。

希望当然是大大的。去年,创新工场AI工程院副院长王咏刚有过一篇流传很广的文章,他在文章里列举数字说明一个结论:在人工智能领域,华人非常牛。

其实人脸识别早就在国内很多领域应用了,早在2006年,北京站和北京西站就引入了人脸识别系统,投入使用一个月“就有100多名犯罪嫌疑人因为该系统而落网”。安防领域人脸识别的应用广泛而久远,量子位就不深说了,单独看看检票这个方向上好玩的事儿吧。

2008年,北京奥运会。当时新华社报道,中科院自动化所研发的“具有完全自主知识产权的人脸识别系统”应用在奥运会开闭幕式检票入场环节,“开创了人脸识别技术奥运会应用的先河”。这套系统,也是对比身份证和持票人的人脸完成识别。

不过当时,这套系统也引发过一些争议。因为这套系统曾经声称是“对人脸主要骨骼、骨架识别”,但事后他们也澄清只是“人脸上有些特征是与骨骼紧密相关的”,所以用了一种形象化的描述。另外,当时也有不少专家质疑人脸识别达不到100%云云……

这套系统负责人马昕博士曾经讲过系统的原理:眼睛在人脸上是处于一个特殊关键的位置,虽然整容可以改变容貌,但也仍然改变不了眼眶的骨骼。因此,根据眼球及其周边几个基点的位置、距离等数据,就可以定位眼眶骨骼,从而可以把一个人识别出来。

所以,十年前的这套系统,应用了基于眼眶的特征识别方式。那最后,我们来简单聊下这次春运“刷脸”检票的原理吧。

还是来自媒体报道,华商报援引相关人员介绍称,“人脸识别验证,仪器将扫描到的人脸和身份证照片进行比对,主要是看脸部轮廓、眉骨、嘴唇两边,和胖瘦没有关系,如果‘刷脸’进站时比对相似度不到75%就需要人工验证”。

整个过程大概意思如下图所示:

春运刷脸检票系统为何来自日本公司?

春运刷脸检票系统为何来自日本公司?

还是找特征值,这已经不算一个新技术了。深度学习的技术是不用人工找特征值的。那么深度学习是不是还能让这套系统更进一步?

所有的答案可能都在未来不远处。加油。

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