1、项目背景
人工智能(AI)被世界各国所重视，AI 领域的研发和推广被许多国家上升至国家级战略规划。人脸识别作为其中的一个子类，目前已经逐渐在各领域得到应用，其对人精准并且便利的辨别特性使得各领域逐渐加大对人脸识别的重视和应用推广，尤其是安防、金融等领域。
将智能识别应用于公共社会环境中实现对场景中感兴趣目标的跟踪识别在本世纪初就已经在开展，但受限于环境本身等诸多愿意很难在实际中开展深度应用，这是因为是人脸识别、物体识别、 行为识别等对场景要求非常强，产品能否达到实际使用要求，核心并不只在于算法本身，还在于对场景的深耕。算法水平对于识别率的有力证明，也仅仅是停留在训练集与测试集之间，存在于实验室的“理论数值”。
实验测试的人脸识别算法不能支撑现实场景下的识别需求。人脸识别算法模型测试多是在LabeledFacesintheWild(简称 LFW，当今最著名的人脸识别测试集)平台上进行，但由于 LFW 测试的图片数据多来自网络，数据库和被测试的图片都是“无污染”的实验图片，一般算法模型都能获得>99%的测试准确率。现实生活中人脸的获取过程有大量不可控因素。光的方向、强度，是否有胡须、发型的变化，是否有表情，以及摄像头布置的点位都会影识别效果。多种因素叠加后，真实环境下测得的准确率可能只有 45%左右，甚至更低。
机器视觉在公共安全建设、智慧城市管理等领域有着不可估量的价值，未来的智能化建设离不开机器视觉。在此背景下，我司专注于人工智能（AI）识别算法的相关研究，并致力于其在几个重点细分行业落地。公司基于对社区、工地、学校、楼宇等室内、室外细分场景的长期深度调研和实践，已形成多套极具市场竞争力的行业 AI 解决方案；
2、产品
本项目技术已成功推广应用于我公司的智能刷脸测温一体机、明厨亮灶等系统产品。例如极影系列2智能硬件终端应用产品。其是集200万像素广角动态摄像头、高分辨热成像传感器阵列、高精度人体测温/人脸识别定制化芯片、嵌入式轻量级深度学习算法，超级宽动态ISP图像处理技术于一体的AI智能产品。在产品业务应用上集人脸检测、口罩检测、体温检测、高温预警、活体判断、年龄性别预测等功能于一体。测温精度高（体温监测误差≤0.3℃），识别率高（人脸识别准确率≥99%），识别速度快（1：N对比时间≤0.3s/人）。根据使用具体情况，支持离线式本地部署使用，亦支持联网接入天呈智能Lot数据平台，实现人员管理、门禁管理、姿态识别、普通物体识别等多种业务数据能力，全面领先于行业同类产品。
3、技术
本项目研发的智能AI人工智能系统是基于深度神经网络技术的认知技术（人脸识别、姿态识别、普通物体识别）与环境感知技术、三维重建技术相结合，赋能智能硬件，如AR、 VR 或其他设备信息展示，实现智能硬件在日常环境中自主式、智能化的移动与交互的智能系统。本项目技术在业务架构上，以AI算法平台为核心，基于Lot产品数据业务的项目应用架构。项目主要研究针对复杂环境下对人脸、物体、行为的高精度识别难题，开展基于对抗式网络的活体样本合成、轻量级活体检测网络判别模型、大角度人脸检测矫正算法、三维人脸重构、多角度人脸识别技术、视频目标检测、单帧目标检测技术、改良分类损失、利用跟踪信息修正、网络选择与训练技巧、以及行为识别算法等关键技术研发。本项目旨在解决场景条件苛刻、目标特征信息有限等约束存在的环境下人脸识别中的单目非配合式活体检测系统的安全、光照不均匀场景下的人脸识别准确率、远距离、大角度倾斜拍摄场景下的人脸检测、识别准确率、密集场景中的多样性物体识别、高精度高实时物体识别、万种类别以上的广义物体识别、大角度俯视(大于 70°)场景下的行为识别等问题，形成人脸识别、物体识别、行为识别等一系列基于深度神经网络的识别系统，实现实时高精度识别、远距离大角度识别、万种类别以上的广义物体识别、大于 70°俯视情况下的行为识别，保障活体检测系统安全，全面替代基于一般监控应用系统。
4、应用范围
本项目技术不仅应用在以“人脸识别”的个人项目化业务，还可适用于机关单位、中小学校、车站机场、写字楼宇等多个人流密集场所，用于精准业务场景的智慧化应用。如，疫情防控、智慧办公、智慧城市等场景；同时，适用于产业升级的工程化的“脑系统”应用，如，零售行业自动化应用、社区无感通行自动化应用等。
