堅持 100% MIT,PAPAGO 怎從行車紀錄走到人臉辨識?

隨著美中貿易戰升級、以及中國將人臉辨識廣泛運用在全控社會系統等影響,全世界許多國家也開始逐漸意識到,打造自己國家的人臉辨識是越來越有所必要的趨勢。
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▲研勤董事長簡良益。Photo Credit: INSIDE/Chris攝影
▲研勤董事長簡良益。Photo Credit: INSIDE/Chris攝影
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人臉辨識可說是目前最具威力的 AI 應用之一,它一方面可以從身份認證出發,廣泛運用在金融服務、保全以及犯罪偵防上,另一方面它也可以經由 AI 判別使用者的性別、年齡,用在精準行銷或是人流計算等應用。

不過隨著美中貿易戰升級、以及中國將人臉辨識廣泛運用在全控社會系統等影響,全世界許多國家也開始逐漸意識到,打造自己國家的人臉辨識是越來越有必要的趨勢。

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在台灣,就有訊連科技的「FaceMe」以及 PAPAGO 集團的「Face8 台灣臉霸」強調100% MIT,從頭開始打造專屬本土的人臉辨識系統。今天我們就採訪 PAPAGO 的研勤董事長簡良益,來看看他們是怎麼從行車記錄器,一路走到自製人臉辨識引擎。

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▲筆者用蔡明亮、李康生在威尼斯的照片測試 Face8,確實能精準辨認。

「Face8 現在在台灣有超過 1000 間客戶,每天可以獲得超過 10 萬筆的台灣自然人臉資料,應該可說是台灣目前搜集量最大的人臉辨識系統。」簡良益介紹,其實 Face8 可以說是他們人臉辨識技術的「第三期」,早在 2012 年研勤就開始投入機器學習領域,當時是想用機器學習使用在行車記錄器上,去偵測車道偏移,以及行人、腳踏車辨識。

在累積一定的機器學習技術後,研勤選定商業潛力最多也最廣的 AI 領域人臉辨識投入,結合《勞基法》新制上路在 2016 年推出了「PAKKA」人臉考勤系統,讓中小企業可以無痛接軌勞基法新制。

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不過推出 PAKKA 之後,研勤思路一轉決定用更徹底的軟體業思維把人臉辨識引擎化,不只上雲推出 API 也推了 SDK,無論上線、離線都能使用人臉辨識,目前他們辨識準確度甚至可達 99.32% (Rand-1 Accuracy,800 萬張正負樣本)。

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▲筆者測試 Face8 的活體辨識,能精準辨識這是面具。

Face8 總共由 8 項核心技術組成,其中「活體辨識技術」以及「巨量資料快速搜尋」是目前他們最專注的領域。簡良益就說從動作、光影、像素辨認真人的活體辨識是突破用照片、面具假冒的關鍵技術;此外簡良益也介紹,在學界目前陌生人辨識還算是相對困難的領域,因此能馬上核對一百萬、兩百萬筆資料中的巨量資料快速搜尋技術,就成了攻克陌生人辨識的重要部分。

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▲Face8 總共由 8 項核心技術組成。

「現在台灣大多人臉辨識應用都是套用中國的模型(Face++),他們量大、技術好是沒錯,但你也知道,人臉辨識涉及隱私、資安,是國安問題。」簡良益說正因如此,他決定所有技術都要 MIT,不僅投入公司 16 位核心技術、22 位系統開發,年資全都超過 10 年的工程人力,他自己也重回校園,直接把人臉辨識作為攻讀清大資工博士的論文。

簡良益也說,到年底把活體辨識、巨量快速搜尋好好打磨好後,人臉辨識的開發工作就會暫告一段落,開始用機器學習發展物件追蹤、物件辨識等通用路況影像辨識的相關應用。

核稿編輯:Mia