人臉辨識最近挺夯!看看有什麼商機蘊藏在其中?(1/2)

https://cmusatyalab.github.io/openface/

人臉辨識技術在近年來,已經在很多的場域應用逐漸取代了卡片感應或者打卡鐘的模式,成為管制人類進出的一項重要創新科技。

不論在公領域的機場協尋、校園安全管理、軍營進出與人員參訪管理等,或者在一些服務業的商用領域,比如金融業、餐飲、旅宿、社區管理等服務產業,也有很多的案例正在前端使用人臉辨識做人物識別或者黑白名單與VIP的管理。

而人臉辨識雖然已經開始大量的應用在各種公領域與商業場域,但是不論在隱私權的衝擊以及人臉辨識系統後端的個資保管問題,也都會造成在場域端的疑慮,這些都是人臉辨識科技在使用上較受人矚目的原因。


臉部辨識系統本身並不複雜,可以把臉部辨識的臉部圖像捕捉裝置當成是一個Face Sensor(人臉偵測器),與一般常見的Motion Sensor(動作偵測器)一樣,只要抓取到臉部圖像,並將圖像與人臉資料庫比對,不論資料庫在前端、後端、雲端,比對之後的結果回傳到前端做後續行為,串接後續的門禁系統或者考勤系統,解決終端應用的問題。

臉部辨識這個新興技術的價值核心就在於能夠提供一個更有效率且安全的用戶(人)認證機制,這包括了要能夠擷取能提供足夠辨識臉部特徵值的截取技術,包括了2D平面影像以及3D感測,以及臉部辨識的演算法

人臉辨識技術

從產業鍊來看,以最上游來說,包括了臉部影像擷取的元件、Camera Module,還有處理臉部辨識計算的GPU/NPU或FPGA等處理單元與臉部辨識演算法,以上這些供應商把元件或演算法販售給設備系統商,設備系統商再把設備賣給整合各式各樣垂直應用或者專案為基礎的解決方案廠商,比如門禁考勤系統、智慧零售系統、訪客管理系統、工地管理系統、智慧社區系統等等各式解決方案係業者,最後才是各式各樣的公私領域應用場域。

以臉部辨識演算法來說,目前不論在服務器或者單機版本都可以做到超越98%以上的準確率,但在實際場域的操作上,雖然人臉辨識的技術發展在深度學習加入之後,帶來了許多重大突破性技術,大幅提高了辨識率,甚至比人眼辨識還銳利。

人臉辨識的一般步驟包括了人臉的偵測、校正、特徵值的擷取。首先必須先找到人臉,然後利用人臉的特徵點,比如眼睛、眉毛、鼻子、人中、嘴巴等特徵點,將人臉校正在同樣的基準點上,然後做特徵值的比對之後進行辨識。

而其中,特徵的抽取步驟最為關鍵,要產生最具有鑑別力的人臉特徵,就要把大量的人臉資料圖庫餵給類神經網路(Neural Network, NN),學習人臉主要特徵,讓系統提高辨識率並且降低誤判率。但由於目前多是採用歐美的人臉資料庫做訓練,所以在亞洲落地使用的時候會降低辨識率,且亞洲人的臉比較平面,也比較容易產生辨認誤差。


在人臉辨識技術的服務模式,主要是兩類,一類是FRaaS (Face Recognition as a Service)模式,合作夥伴透過雲服務的API串接,依照需求直接Call人臉辨識API做服務,並依照使用量來做收費,而另一類就是由人臉辨識技術提供商提供SDK給解決方案整合商,讓方案商可以將人臉辨識演算法整合到終端產品或者系統之中,這收取的多半是NRE形式的開發費用,或者再加上每個終端產品的授權費(License Fee)。這與一般系統軟體的商業模式並沒有什麼巨大的創新。

https://www.jumio.com/facial-recognition-vs-facial-authentication/

人臉辨識做為一個人類身份判定的一個新的工具,一般來說分為兩種主要技術,一種是1對1的靜態比對,也稱為臉部驗證(Face Authentication),多數用在證件比對、臉部提款等應用,另一種是1對N的動態比對,資料庫從幾百人的小社區到幾百萬人的城市不等。

不論是在公領域的公共區域、機場、學校、軍事區域、醫院管理、交通運輸上的應用,在私領域的商辦管理、服務業客戶管理、建築工地、社區等場域應用,都已經有廣泛的應用,以下舉幾個應用例子。

公共場所 — 機場/校園/營區/工地

機場有幾個問題是需要解決的,包括了加速通關效率、協尋旅客行蹤、比對黑白名單等,在加速通關的部分,航空公司在VIP客人加速通關或者VIP Room黑白名單的進出管理,臉辨技術都可有效提升管理效率。在協尋旅客的部分,包括了未登機旅客、小孩與失智老人的走失協尋,甚至是通緝犯的追捕,臉辨技術已經被廣泛的應用在腹地廣大的機場場景。

校園的問題在人員管理,比方說圖書館的進出管理與借還書,不同系所之間的進出管理,甚至一個學校不同校區的進出管理,使用臉辨都能夠提升管理效率,還有最頭痛的就是宿舍管理,在管理人員無法常駐的情況下時常發生宿舍管理問題,採用臉辨系統可以做到門禁的進出管理,也可以做黑白名單與陌生訪客的管理,減少管理人員的佈置。

軍事用地與營區的管理,一般來說都是採用換證的方式管理,但是證件很容易產生交換使用的舞弊,因此搭配臉辨系統可以有效嚇阻舞弊發生。

在建築工地的管理部分,過去進出的控管多用牆上白板加上名牌做控管,但是一但天災發生常常連白板都損毀,進出人員常常無法釐清,採用臉辨系統則可以有效管理人員進出,另外在黑名單包商人員的進出管理,還有人員在搬取重物時常常無法騰出手刷卡,這幾個場景臉辨系統都可以提升營運效率。


下一篇,我們將持續討論人臉辨識垂直應用的幾個案例,包括了服務業、企業商辦、展會、研討會、社區等應用,尤其在智慧社區的部分,人臉辨識已經在許多場景產生應用。

而人臉辨識在未來還會衍生出什麼商機?或者在案場實作會遇到那些限制?請待下回分解~

(本文同時轉載於MakerPro

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智慧家庭實驗室 林祐祺

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智慧家庭實驗室 林祐祺

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「把選擇智慧家庭服務的自由還給用戶」,智慧家庭方案服務提供商。長期推動智慧家庭、智慧社區、智慧城市的產業發展與市場策略研究。2011年進入物聯網產業,2013年創立臉書社團「智慧家庭實驗室」,2016年進入電信商規劃智慧家庭平台,2018年進入有線電視規劃智慧家庭/智慧社區服務。2020年創立格物智聯智慧家庭開放平台。

智慧家庭實驗室 林祐祺

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