從2D到3D,人臉識別的還有哪些可能?

提到計算機視覺，可能大部分人最為熟悉高頻的應用，都集中在拍照購物、一鍵搜圖、刷臉支付等領域。這也可以說是受深度學習光環(huán)加持最為顯著的AI能力之一。

那么，已經(jīng)如此普及的成熟場景中，還能掀出什么水花嗎？開發(fā)者們的創(chuàng)造力并沒有讓我們失望。在大會現(xiàn)場，我們就邂逅了一個來自以色列的AI開發(fā)者。

來自以色列的MANTIS VISION，是一家在3D結構光技術上鉆研了14年的科技企業(yè)。2018年9月進入中國市場以后，MV的子公司螳螂慧視很快與百度大腦一碰即合，共同開啟了3D視覺的AI算法研究。

很多朋友可能會好奇，3D視覺對我們有何意義？簡單來說，過去的人臉識別都是在2D基礎上完成的算法在平面彩色圖像上基于生物特征的提取實現(xiàn)個體的區(qū)分，比如提取眉毛高度、嘴角等，再通過特征對比返回結果。

說實話容易導致兩個問題：一是別人拿你的一張照片或者面具就能輕易騙過算法，造成安全隱患；二是精準度低，一旦對方整了容，或是突然變胖變瘦了，亦或是系統(tǒng)中的照片受到角度、光線的影響，都會造成對比準確率下降。

而高精度3D結構光數(shù)據(jù)的引入，有可能帶來哪些驚喜呢？

首先，數(shù)據(jù)維度里增加了位置向量，能夠更精準地識別人臉的立體特征。因此，在一些光線比較暗，或是安防系數(shù)比較高的地方，3D人臉識別的表現(xiàn)將帶來前所未有的驚喜！

另一個可能帶來的變革，大概率將出現(xiàn)在VR/AR領域。眾所周知，這兩大交互技術長期受限于內(nèi)容生產(chǎn)的匱乏。而3D數(shù)據(jù)與AI算法的結合，將直接改變?nèi)S內(nèi)容的生產(chǎn)模式。來自MV的工程師為我們展示了他們的AR動態(tài)人像，逼真的畫風和實時交互，在智能算法的處理下，只需要不到半個小時就能處理完畢并上線。

毫無疑問，在越來越AI的機場、高鐵、零售等人場景中，3D算法的出現(xiàn)將會徹底顛覆我們對人臉識別的最初想象。