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实测报告:针对海外市场的AI测温 人脸识别算法该如何选型
2020-09-04 14:27:23  作者:cici 编辑:cici     评论(0)点击可以复制本篇文章的标题和链接

如果要在今年上半年中选择一款最成功的AI产品,那么在疫情期间被广泛应用的人脸识别测温机必然能有一席之地。凭借非接触、无人值守、无感快速通行等优势,不仅仅是本土市场,人脸识别测温已经为国内厂商带来了大批来自欧洲、南北美、中东、东南亚的海外订单。

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据笔者与深圳、广州等地厂商的实地交流中得知,通过加大海外市场的布局力度,部分企业凭借人脸识别测温机的订单,仅2020年上半年的销售额就超越了去年全年营收。

虽然市场向好,但是要进军这一领域还是要考虑到,海外市场的供需两侧跟国内有着较大差异,某一小细节就可能影响到订单的整体落地。那么,海外市场的人脸识别测温设备究竟有何不同?通过这篇文章,希望与大家分享下,从市场一线带回的实战情况。

首先和国内测温市场一样,海外市场产品也主要布置在机场、火车站、地铁站、医院、学校和大型企业等人员密集场所。通过人脸检测技术,人脸识别测温机可以将测温目标与周围环境进行精准"分割",再基于红外热成像来测量目标温度,在无需物理接触、无需人员操作的前提条件下,即可迅速筛查体温异常人群。

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其次,在产品的人机界面、操作流程等方面需要针对性的进行优化。国内对这项新兴科技已经非常熟悉了,但在开拓海外市场时,需要考虑到国外人群对于新技术的接受程度和敏感性。因此,在产品设计时要及时作出调整,使之更符合当地的使用习惯。

而从最重要的产品能力角度而言,必须在人脸识别算法选型时,考虑到算法鲁棒性能否适配海外人群,以及佩戴口罩下的人脸检测成功率 。否则会出现大量的误识和拒识,从而极大影响产品体验。

由于国外市场的区域众多,需要算法可以兼顾黑、白、黄等等多类人群,保持检测成功率稳定。同时相较而言,国外着装和发型较为多样化,比如拥有大量不蓄发造型,以及头巾、络腮胡、墨镜等等所涉及的遮挡问题。并且从新闻视频中也可以发现,海外所佩戴的口罩造型也较为丰富并非标准化,这也将直接影响到口罩下的人脸检测。

这些因素,都会对人脸识别算法的能力提出较大挑战。此前,麻省理工媒体实验室的一项实验也证明了这一点。该实验通过对IBM、亚马逊在内的多家公司人脸识别算法进行测试,发现12%的深色皮肤男性被认错,而深色皮肤女性的错判率甚至高达35%。

人脸检测实测报告及免费算法推荐:

针对人脸识别测温机中,重点用到的人脸检测技术,笔者实测了市面上多款开放、开源算法。从结果来看有几款还是比较不错的,综合成本、算法鲁棒性、厂商整体实力,推荐大家可以尝试一下——虹软视觉开放平台的ArcFace免费人脸识别算法。

在实测时,笔者采用了含3000张国外人脸素材的测试集,为了保证模拟真实环境,还加入了一定比例的负样本(非人脸图像,如卡通人物、动物照片),用于检测误识率。经过多轮测试,ArcFace 算法的人脸检测成功率均在96%以上,误识率在1%以下。

针对口罩、帽子、络腮胡等大面积脸部遮挡,虹软 ArcFace 算法表现良好,可以稳定人脸检测。尤其是国外的口罩样式繁多,笔者测试其他几款算法都有一定比例出现检测失败的情况。

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②针对不同肤色人群,在逆光、暗光、侧光等各类复杂光线条件下,虹软 ArcFace 算法也有上佳表现。

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③.光头不蓄发等造型,有可能会导致算法混淆人脸和环境的边界,针对这一问题,虹软人脸识别算法依旧鲁棒性良好,基本不受影响。

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同时,从企业盈利的生命线成本角度而言,虹软视觉开放平台所开放的人脸比对、人脸检测、活体检测、人证核验等技术均可以零成本、免费商用。值得一提的是,这些技术都是离线算法,使用本地端算力即使在没有网络的场景下,依旧可以运行。因此在实际落地时,厂商可以无需考虑国外不熟悉的网络环境。

此外,在算法选型时服务也是重要的一个环节。虹软作为一家科创板上市企业,相对来说还是值得信赖的。从目前形势来看,人脸识别测温设备在海外将依旧热门,感兴趣的朋友可以去下载尝试一下。

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责任编辑:菲尔文章纠错

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