的盧深視：借力3D感知 打造十億分之一錯誤率的識別系統(tǒng)

生于山東菏澤、畢業(yè)于中科院計算技術研究所的戶磊于2015年創(chuàng)辦的盧深視，創(chuàng)立之初，的盧深視便拿下了某省三維人臉數據建設項目，并在不久后中標國內某跨海大橋門卡項目。兩個項目為戶磊及其團隊帶來了巨大機會。2018年，省級三維人臉識別項目通過驗收，獲得當地公安部門認可。一項千萬數據量的工程，從零創(chuàng)建數據庫，再到訓練模型，最終到總部測試，的盧的團隊僅用了3年。

創(chuàng)立至今的4年時間里，的盧在3D視覺的技術基礎上持續(xù)深耕安防場景。

2019年5月，的盧亮相蘇州人工智能應用博覽會，戶磊在分享會中提出以結構光為基礎的公共領域人臉識別技術方案，旨在識別門卡場景下提升精度、減少通過時間。那段時間，大部分友商仍在采用單目、雙目視覺，測試結果上，的盧的結構光解決方案的過卡速度會更快一些，錯誤率也被降到了億分之一。

11月22日，戶磊于山東濟南世界人工智能融合大會后接受techweb采訪，淺談了一些有關公司在近些年的發(fā)展經歷與行業(yè)思考。“從歷史角度講，地方部門會對于新技術的包容度越來越高，它能愿意在早期階段，為企業(yè)提供場景進行嘗試，愿意花時間讓技術工作者投入到產品的沉淀、迭代，也會在實踐磨合中催生出更適合自己的需求。”在有3D人臉識別技術沉淀的條件下，的盧將2019年后半年的研發(fā)重心放到「3D人體姿態(tài)」模塊。具體而言，這項工作包含高精度人體重建、動作捕捉、行為分析等一系列基于結構光的人體外特征的數字化過程。

目前，的盧的人臉三維信息產品能夠滿足億分之一錯誤率，而未來若將人體姿態(tài)作為新一維度的數據，輔助模型進行判斷，識別錯誤率將有可能降低到十億分之一的級別。這項技術也被稱為「行為分析」。戶磊認為，姿態(tài)識別是人類體貌的另一項體征，高精度的人體重建與體貌判斷，是公共安全領域亟待突破的一項重要分枝。

“「行為分析」的落地場景留有空白，并不是技術不成熟，而是不能將技術很好的產品化”，戶磊介紹道，“行為分析的落地需要定制化配置、定制化調試的過程，否則會因誤報、虛警而起不到正向作用。”若采納類似不成熟、不經調試的產品，現場人員的使用率會非常低，甚至不如關掉預警系統(tǒng)，回到人工監(jiān)測。戶磊認為，立體空間內，三維數據在「行為分析」領域有它的先天優(yōu)勢，能夠將行為分析的功效發(fā)揮出來。

在采訪現場，戶磊被問及數據安全方面的問題，他表示：數據所有權屬于業(yè)主，具有物理網絡隔離屬性，加密方式符合行業(yè)規(guī)范。另外，敏感的數據細節(jié)會在收集后被抹掉，在任何領域的應用，都具備足夠的安全性。

未來，戶磊希望將產品帶到更多領域，如娛樂、健康、商業(yè)?；诟呔热S重建，的盧推出的DiluAR能在Android平臺ARM64架構上實現低延時的“換臉”、虛擬形象塑造等趣味應用；基于“火眼”的精準營銷信息化系統(tǒng)，能通過消費者行為分析賦能線下零售業(yè)新獲客渠道等。(文/胥崟濤)

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