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　　【51CTO.com原創稿件】日前，以“動能煥新·智慧融合”為主題的世界人工智能融合發展大會在濟南市山東大廈隆重召開。大會分為主論壇、分論壇、廠商展覽三大板塊，以專題研討、展覽、路演等形式，聚集了國內外人工智能領域最前沿的學者專家、技術開發者、廠商代表等千余人。的盧深視作為一家專注三維機器視覺產品及解決方案的新銳企業，也在本次大會的廠商專區上亮相。的盧深視創始人兼CEO戶磊接受了記者專訪，分享了的盧深視在三維人臉識別技術領域的突破經驗和落地成果。

　　三維人臉識別的天然優勢

　　機器視覺是人工智能技術的重要分支，也是具有代表性的技術之一。隨著人工智能時代的到來，機器視覺領域也有望邁向新的發展階段。的盧深視從創業之初就將三維人臉技術作為突破口，在今天看來也是很有前瞻性的戰略決策。

　　2013年，蘋果收購了專注做3D視覺結構光方案的以色列公司PrimeSense，2015年左右又圍繞3D結構光技術收購了多家產業鏈上下游企業，其中包括一家做三維人臉高精度重建和動作捕捉的公司Faceshift。直到2017年蘋果正式將3D結構光技術應用于iphone10，推向消費級市場。

　　基于3D視覺感知的人臉識別在防偽方面有著天然優勢。人臉和指紋、聲紋一樣，本質上可以視作一種生物特征，而具備3D信息的人臉識別在安全性上有遠超過指紋這類生物特征的優勢。

　　戶磊對此解釋說：“從安全性角度來說，沒有任何技術措施可以保障百分之百的安全。任何形式的‘鎖’或加密技術都有其破解方式，至于安全的程度是跟破解的成本直接相關的。從成本這個角度解析，復制一個人的指紋并沒有想象中那么難。特別是在日常生活中指紋容易留痕，同時隨著手機端拍攝功能的日益優化，你在高清攝像頭前比個V字，相機都可以清晰捕捉到你的指紋信息，再進行加工處理，這種偽造的成本也很低。”

　　相較而言，3D人臉識別對于呈現介質是平面的攻擊手段都是可以做到完全防御的。任何照片、紙片、手機、ipad上的人臉，以及通過deepfake之類的技術生成的人臉動畫或動態視頻，在真正的3D人臉識別技術面前都是無效的。即使是高仿真面具，要想通過3D人臉識別也需要達成相當苛刻的條件。戶磊做了進一步的說明。

　　“首先面具制作前期需要對人臉數據進行采集，如果掃描的儀器不夠精準，就無法通過三維人臉識別；其二，面具制作的材質如果和人的皮膚并不相似，那也是沒用的。即使在外觀上相近，但材料表面的反射率和真實人臉不同就會在成像上出現差別，這種差別是可以用機器學習算法學習到的，根本無法以假亂真；其三，只要在3D人臉識別技術中加入微表情檢測，那么完全固態的立體面具也是沒有攻擊威脅的。”

　　據悉，的盧深視的結構光技術能保證在近距離情況下的極高精度，1：100 萬大庫識別誤報率為萬分之一的前提下，首位識別通過率大于 95%，這至少等效于 1:1比對，百億分之一誤識別率前提下，通過率達到 95% 以上。現階段，的盧深視的三維實時高精度重建技術，可以將重建精度做到毫米級，且移動設備幀率達到40幀/秒。這個精度，保證了可以動態采集并重建場景中的三維信息，同時提高對身份信息的采集和管控效率。

　　3D人臉技術落地高端安防

　　對于3D視覺技術，蘋果選擇了布局到移動端，的盧深視則選擇了深耕安防領域。相對于消費領域的應用，安防領域不僅對準確率的要求更為嚴格，而且普遍需要在一個鏡頭內識別多張人臉，數據采集和算法難度都相對加大。

　　安防是公共環境建設的剛需，之所以選擇安防作為切入點，戶磊坦言這是當時三維人臉識別技術最容易實現應用落地和價值創造的行業。“安防的發展一般有政府相關安全部門的推動，安防本身對那些能提升管理效能的新技術有很大的接納度，而且對成本不敏感。因此對于三維人臉技術來說，安防都是最適合前期數據積累、技術打磨以及產品落地的行業。此外，當時的安防領域基本采用二維人臉識別技術，防偽能力較弱，市場也需要在安全性上有更高保障的新的解決方案。”

　　的盧深視在2015年接到了某邊疆省份公安廳的三維人像卡口項目。作為解決方案提供商，的盧深視在此基礎上參與建立了全國首個省級“三維人像數據庫”。該項目自2016年在該省上線至今，總通行人數超過百億。采集、存儲、布控的三維人臉庫在千萬級規模，產生百萬級別次有效報警，并且在空間上布及南北、各邊境關卡，全天候信息獲取，經受了各種復雜現場狀況和極端惡劣天氣的考驗。

　　某受國際關注的大橋通關項目是另一個具有標桿意義的項目。該大橋是大灣區城市群的重要連接橋梁，如何打造智能卡口，在無人值守的情況下讓人、車的流通更安全更高效，是大橋在實際運營過程中亟待解決的問題。2017年，在其組織的人臉識別測試中，的盧深視提供的人臉識別方案憑借其高效準確的特性，擊敗了眾多實力強勁的競標者，贏得并順利完成了人臉識別與身份核驗任務，為該項目提供完整的人臉識別及防作偽功能，應用于入口旅檢大廳的人道與車道過處。行人通道實現快速自助身份核驗，行車通道實現司機無需下車即可快速核實身份，真正做到無需配合和無人值守，同時還創造了8秒人臉識別通關記錄。

　　此外，在北京市公安局“一體化作戰平臺”人臉識別項目、義烏客運中心三維人像數據系統項目中，的盧深視的三維人臉識別技術和產品均以優質表現獲得了客戶認可。

　　構建“云、端、芯”產品體系，推動產業鏈上下游完善升級

　　成立4年多來，的盧深視的產品體系也在不斷升級和迭代。目前在終端產品方面，的盧深視有“火眼”系列三維嵌入式開發套件，“天眼”系列三維網絡攝像機與智能盒子，“哨兵”系列三維人像多維數據管控通道，以及“鷹眼”系列邊檢人證比對及防偽相機。在“云”端，的盧深視有“冰鑒”系列三維人像結構化智能分析應用服務器。

　　戶磊圍繞產品布局做了說明：“從大格局上來講，我們的產品主要分為三個互相配合且不可或缺的部分——云、端、芯。這就分為云端的數據大庫的檢索、比對分析能力，終端上實時的3D信息感知處理和就地分析能力以及部分安全防偽能力，還有終端上深度感知的計算和特征分析的計算能力。目前我們也在逐步深入研發‘芯’這個部分，從最早的完整的模塊，包括3D感知的光學部分，整個計算處理的單元，讓它逐步變得越來越小型化，越來越低成本，易于集成，通過技術上的進步不斷豐富應用場景，包括那些對成本相對敏感且對體驗要求較高的場景。整體來看，我們面向的應用場景是在不斷擴展的。”

　　在戶磊看來，蘋果iphone10 的發布對于三維視覺領域來說其實具有里程碑的意義，因為行業巨頭的這一舉動加速了產業上下游的成熟過程。就目前來說，三維人臉識別技術的應用并不算很成熟，產業鏈不夠完善，行業分工也還未形成。

　　“三維人臉識別的產業鏈，大致可分為器件、模組、系統和方案設計廠商、基于三維數據的測量、重建、定位之類的算法廠商、應用廠商等環節。不過正是這一技術在應用上還極為有限，因此也束縛了上游產業的發展。”

　　在這一行業背景下，戶磊希望能有更多的產業巨頭進入這個領域，推動形成更多開放的合作。同時的盧深視應該立足自身，發揮核心優勢，推動產業鏈上下游的完善升級。

　　“從的盧本身的角度來看，我們會從應用出發，將核心優勢算法能力發揮出來，之后再將鏈條做長。從相機、感知系統的設計、算法的研究到應用的交互，我們都會去做。因為在產業格局還不明晰，分工尚不明確的時候，只有這樣做才能給客戶去交付真正有價值的東西。目前來說，我們團隊從數據積累、算法能力到相機等硬件感知的標準設計都一步步打通了，這在整個行業也是相當超前的。” 

　　未來，除安防領域外，的盧深視也將向消費領域發力。“我們的產品會逐步走入消費者的生活當中，像智能門鎖，刷臉支付，智能解鎖等等。這些都將是在技術內核提升之后逐步去覆蓋的領域和方向。”

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