小視科技推出模型人臉識別sdk，支持活體檢測、總模型僅8M

2020-11-10 最新資訊動態

近日，小視科技正式發布定製化解決方案——極致輕量級模型人臉識別sdk，該模型專為低算力設備 (如用 A7、A9等晶片設備) 設計，旨在保持低算力設備人臉識別的識別精度和速度。

此次發布的極致輕量級模型，靜默活體的通過率和人臉識別的精度雙雙高達99.9%，在各個場景均有穩定的表現。亮眼之處不僅限於2000人的大底庫容量和不足十萬分之一的靜默活體攻擊成功率，毫秒級的活體檢測+人臉識別速度也兼具看點。

眾所周知，基礎模型設計的好壞在很大程度上會影響整個系統的精度，同時還決定著整個模型的計算複雜度和開銷。當設備算力受限的情況下，如何設計出精度高、速度快性價比高的模型結構，成為了當下的一大研究重點。

輕量級架構是一種直接思路，其要義是設計一個輕量級模型，能夠完成相應的目標任務。然而，由於計算量的下降，模型的精度勢必會降低，所以對於輕量級模型設計而言，如何在有限的計算複雜度下讓模型獲得儘可能高的表示能力就成為了該思路要解決的核心問題。

小視科技極致輕量級模型設計借鑑了主流輕量級網絡比如MobileFaceNet的分組卷積結構、ShuffleNetV2的通道Shuffle結構和GhostNet的Ghost模塊等模塊，結合Attention機制對網絡結構進行搜索，針對諸如A7、A9等低算力設備，在網絡的量級和模型的精度之間做到了很好的權衡。

除了網絡結構搜索之外，模型的剪枝技術的運用也得到了明顯的效果：大模型中冗餘的參數得到了去除，減小了模型的量級，同時模型的精度出現極小的損失，最終模型只有8M，但是非常精準。另外，模型在訓練的過程中，知識蒸餾的運用，也進一步提升了輕量級模型的精度。

圖：剪枝之後的模型結構得到了"瘦身"

小視科技極致輕量級模型可廣泛應用於智慧公安、智慧酒店、智慧辦公、智慧家居等業務場景。功能上支持1:1的人證核驗及1:N的人臉識別，滿足：手持身份核驗設備、人臉門禁設備、自助業務終端設備、訪客設備、人臉智能門鎖等多元智能應用。

在使用中，小視科技極致輕量級模型不僅可以完美適配低配置晶片，還可以利用老舊設備，通過升級人臉識別能力為企業降本增效。

小視科技該項目研究人員表示：我們的初衷，意在提出更智能、更高效的新模型。通過模型網絡結構設計、剪枝、蒸餾等技術手段，突破算力的限制；使用更適度的硬體來突破AI界限，普惠AI，提供新的可能性！


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