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极客爱上“刷脸”:投资人怎么看?

解码创业 来源:21世纪经济报道 2014-04-01 14:11:29 阅读: 评论:0


  追捕目标的特工逆行在人群中,目之所及,每位旅客的个人信息,不断被他的隐形眼镜识别和显示——电影《碟中谍4》中经典的一幕,让人印象深刻。

  MH370迷航的第一周,当乘客持假护照登机的消息传出时,满怀猜疑的人们希望电影场景里的迅捷反应,能够出现在真实的身份认证中:从机场录像上及时辨认出乘客的脸部信息,再实时地从云端的人脸数据库内调取匹配的那一个。

  现实中,马航寻人的速度无法与电影相提并论。而在此时,对人脸识别的关注,已悄然催长了汉王科技、佳都科技等数只相关概念的个股。人脸识别技术被寄望为安检加码,提高机场、车站等公共场所的安全防范水准。

  这项诞生良久的技术,随着互联网化的加深,早已不再是一项孤立存在的技术,而是几大步骤上下协同的“流水线作业”:第一步是人脸检测,通俗地说,就是确定位置,找到人脸“在哪里”;第二部为关键点检测,找准五官做进一步分析;第三步才是基于大规模数据的人脸识别。

  通过设备传递,人脸识别技术将过去不能被设备理解的图片信息,逐渐变成可以被机器理解分析的结构化数据,从而大大提高机器对人的了解,为人提供更准确的推荐、提高各种信息服务的有效性能。

  针对这场“三部曲”,国际上分别有一套公认的评测体系,即人脸检测FDDB评测、人脸关键点定位300-W评测和人脸识别LFW评测。

  过去六个月的时间里,诞生于清华校园的创业团队Face++(北京旷视科技有限公司)接连拿下了这三项检测的世界第一。3月19日、20日,LFW评测集上,Face++与facebook先后宣布获得97.27%和97.25%的性能,Face++以0.02%的优势暂时领先。

  但Face++联合创始人唐文斌回应21世纪经济报道记者,“大家对人脸识别的预期到了大学生的水平,而我们所做的其实只达到了初中生的阶段。”在投资者的关注和期待下,这项技术的成熟度和商业化前景却尚待观察。

  极客重返技术路

  “之所以创业,一方面看自己擅长什么,一方面看什么有价值。我们学习的都与机器学习和视觉强相关,对这一块比较有把握。”清华大学计算机系2006级、2007级的本科生中,唐文斌专攻图像搜索,印奇擅于视觉识别,杨沐则在数据挖掘方面见长。

  2011年,拿到人生中第一台iPhone的唐文斌,琢磨着能不能通过自拍的前置摄像头,做些有创意的产品。恰逢体感游戏机风靡之际,唐文斌约住在楼上宿舍的印奇,用视觉技术方面的积累一起做开发。“一开始没想创业,做更多好玩的东西,顺便赚点钱”,抱着这两条原始简单的想法,他们开始了第一波创造实践。

  最后的成品是一款名叫《乌鸦来了》(Crows Coming)的体感游戏,玩家通过摇晃头部控制游戏里的稻草人,拦截从天而降偷食庄稼的乌鸦。这款小游戏一度冲上App Store排行榜的前五名,尽管在91助手上下载量表现不俗,但全部获利仅有270多美元。

  面对没有成功变现的几十万下载量,他们打算重返技术之路。但转轨的深层原因在于兴趣本身:手游不是唐文斌和印奇的真正乐趣所在,“自己不是用户的话,玩这个是很危险的;团队的基因在技术,把技术做到最好才有成就感”。

  而更为本质地说来,这几位青年人都笃信,把机器变得更加智能一定是大趋势所在。“让机器听懂语音、看懂视频,这点不会错,至于我们会成为先驱还是先烈就要再看了”印奇说,“而在视觉信息里,人脸信息是最有信息量的。”2011年,当谢尔盖·布林佩戴着Google Glass出现在谷歌I/O大会上时,他们看到新的机会正在展开。  而更为本质地说来,这几位青年人都笃信,把机器变得更加智能一定是大趋势所在。“让机器听懂语音、看懂视频,这点不会错,至于我们会成为先驱还是先烈就要再看了”印奇说,“而在视觉信息里,人脸信息是最有信息量的。”2011年,当谢尔盖·布林佩戴着Google Glass出现在谷歌I/O大会上时,他们看到新的机会正在展开。

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