AI人工智能,行业互联网|的卢深视户磊：大库时代，落地千万级刷脸系统的技术剖析与建库经验 | AI 安防峰会
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2020年9月5日 ， 由雷锋网&AI掘金志主办的第三届中国人工智能安防峰会 ， 在杭州正式召开 。
本届峰会以「洗牌结束 ， 格局重构」为主题 ， 会上代表未来新十年的15家企业 ， 为现场1000余位听众和线上几十万观众 ， 分享迎接安防新十年的经营理念与技术应用方法论 。
【AI人工智能,行业互联网|的卢深视户磊：大库时代，落地千万级刷脸系统的技术剖析与建库经验 | AI 安防峰会】在下午场的演讲环节上 ， 的卢深视CEO户磊为峰会带来了精彩的演讲 。
户磊提到 ， 大库时代 ， 金融、交通、应急管理等众多场景亟需千万级精准人脸识别技术方案 。目前行业内现有方案为多引擎 ， 多层级 ， 分库管理模式 ， 具有系统复杂、软硬件开销大、成本高、效率低等诸多不足 。
理想的大库识别方案应该具备以下几点：千万级别底库 ， 万亿分之一误识别率 ， 鲁棒性好 ， 高度兼容性 ， 以及价格适宜 。的卢深视是全国首个实现省级规模三维人像应用的AI公司 。
在系统架构方面 ， 分为三个层次 ， 由前端多维智能感知系统、千万大库云端中台和基于大数据的多模态关联分析与预测后台组成 。
在技术架构方面 ， 自下而上分为核心算法层、平台技术层、业务中台层和应用层 。在算法层 ， 围绕3D视觉技术的深度感知算法族、三维重建算法族和人脸识别算法族至关重要 。在业务中台层 ， 如何通过数据接入、数据管理、大库管理和人脸比对算法等各技术模块的不断优化 ， 从而提升应用效率至关重要 。
再者 ， 的卢深视建立三维数据标准及评价打分体系 ， 这是后续确保三维应用效果的基础 ， 的卢深视结合实际工程应用经验 ， 提出了数据质量要求及评价标准 。
户磊还总结了的卢深视3D识别的优势：
准确率高 ， 错误率低于万亿分之一 ， 满足金融支付标准 。
鲁棒性好 ， 基于深度信息能够做到不受光线影响 ， 针对大角度、浓妆、多肤色多人种等识别场景 ， 也能够准确识别 。
安全性高 ， 在活体检测方面 ， 能够实现2D平面伪装攻击方式100%防御 。
以下是户磊演讲全文 ， 雷锋网作了不改变原意的整理与编辑：
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的卢深视CEO户磊
大家好！我是的卢深视的创始人兼CEO户磊 ， 今天非常感谢各位行业的专家和嘉宾老师们来听我分享 ， 也特别感谢主办方雷锋网 ， 今年在疫情背景下 ， AI安防特别需要一个这样的行业交流机会 。
一、大库时代 ， 千万级刷脸系统落地面临的挑战
任何场景的AI落地都需要有需求 ， 千万级精准人脸识别是有其需求的 ， 尤其是今年新冠疫情 ， 给我们国家和城市包括应急管理体系、常住人口信息化管理、大交通等在内的领域都带来了全面的考验 。
其实在这之前已经有相应的趋势 。自改革开放以来 ， 中国从原来的城乡二元化结构逐步走向全面的城市化 ， 特别是近10年到15年 ， 超级城市不断涌现 。
大家应该能感受到 ， 除了北上广深以外 ， 原来所谓的二线城市、准二线城市规模逐步增长 ， 千万级人口的城市不断出现 。
千万级人口聚集在一个城市 ， 如何管理？如何服务？这是千万级库才能解决的问题 。
同时 ， 疫情也带来一个非常重要的课题 ， 之前的城市管理和城市服务更多地是考虑一些特殊人群 ， 比如公安领域 ， 考虑的是刑侦追逃 ， 刑侦追逃可能是一个几万到几十万的小库 。
疫情之后 ， 每个人都可能是病毒的携带者或者潜在传播者 ， 这时 ， 不止特殊人群 ， 我们需要对所有的人进行疫情管控 ， 服务人口的体量一下变成千万级甚至亿级规模 。
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