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墨奇科技(北京)有限公司參評(píng)“‘維科杯’·OFweek2020(第五屆)人工智能行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新獎(jiǎng)”

““維科杯”·OFweek 2020(第五屆)人工智能行業(yè)年度評(píng)選”活動(dòng)由高科技行業(yè)門戶OFweek維科網(wǎng)主辦,OFweek人工智能網(wǎng)承辦,活動(dòng)旨在表彰人工智能領(lǐng)域具有突出貢獻(xiàn)的優(yōu)秀產(chǎn)品、技術(shù)及企業(yè),鼓勵(lì)更多企業(yè)投入技術(shù)創(chuàng)新;同時(shí)為行業(yè)輸送更多創(chuàng)新產(chǎn)品、前沿技術(shù),一同暢享人工智能的未來(lái)。

2020人工智能行業(yè)年度評(píng)選“OFweek (5th.)  AI Awards 2020”將于2020年9月21日-10月10日進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)投票階段,頒獎(jiǎng)典禮將于10月28日在深圳舉辦。

目前,活動(dòng)正處于火熱的報(bào)名評(píng)審階段,業(yè)內(nèi)企業(yè)積極響應(yīng)。墨奇科技(北京)有限公司已正式參評(píng)“‘維科杯’·OFweek2020(第五屆)人工智能行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新獎(jiǎng)”

墨奇科技是北京大數(shù)據(jù)研究院于2017年孵化的AI技術(shù)研發(fā)企業(yè),致力于海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的前沿技術(shù)探索與應(yīng)用,是全球生物特征識(shí)別技術(shù)的創(chuàng)新引領(lǐng)者。
墨奇科技成功研發(fā)出海量高速高精度圖像搜索引擎技術(shù)、非接觸指紋采集技術(shù),包括先進(jìn)的圖像編碼、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)框架、超高性能的異構(gòu)搜索系統(tǒng)、高精度三維視覺(jué)采集技術(shù)等,構(gòu)建成墨奇AI視覺(jué)識(shí)別體系的核心技術(shù)。
墨奇科技進(jìn)而將AI技術(shù)轉(zhuǎn)化成產(chǎn)品落地,研發(fā)出新一代指掌紋身份識(shí)別AI系統(tǒng)、非接觸指紋采集儀等軟硬件產(chǎn)品,逐步實(shí)現(xiàn)新一代指紋-身份識(shí)別AI系統(tǒng)的大規(guī)模落地應(yīng)用,使我國(guó)率先成為在20億指紋數(shù)量級(jí)上達(dá)到秒級(jí)、高精度、全自動(dòng)化比對(duì)的國(guó)家。
墨奇科技的研發(fā)團(tuán)隊(duì)來(lái)自普林斯頓大學(xué)、北京大學(xué)、清華大學(xué)、上海交通大學(xué)、香港中文大學(xué)、賓夕法尼亞大學(xué)等全球知名院校,以及Amazon、Facebook等高科技企業(yè),是人工智能領(lǐng)域富有創(chuàng)造力和落地能力的精英團(tuán)隊(duì)。墨奇科技竭誠(chéng)與各類機(jī)構(gòu)合作,輸出統(tǒng)一身份認(rèn)證能力,為公共事業(yè)、醫(yī)療、交通、金融、電子簽名/合同等行業(yè)提供實(shí)時(shí)精準(zhǔn)的身份認(rèn)證技術(shù)。
墨奇科技愿成為您的智力引擎,共同探索人工智能的極限,為社會(huì)的進(jìn)步貢獻(xiàn)才智。

參賽產(chǎn)品/項(xiàng)目名稱:海量高速高精度圖像搜索技術(shù)

開(kāi)發(fā)背景:

推出年份:2016年

各類識(shí)別技術(shù)都有特定的適用場(chǎng)景和局限性:過(guò)去,由于落后的指紋技術(shù)催生出人臉、聲紋、虹膜等新一代識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用,但應(yīng)用場(chǎng)景各有局限,針對(duì)全國(guó)大庫(kù)高精度的實(shí)時(shí)速查性能差強(qiáng)人意。例如對(duì)于黑人,國(guó)內(nèi)外領(lǐng)先的人臉識(shí)別產(chǎn)品能達(dá)到21%-35%的錯(cuò)誤率。在此背景下,多模態(tài)生物識(shí)別技術(shù)由于安全等級(jí)最高,能夠應(yīng)用在更加苛刻的應(yīng)用場(chǎng)景,無(wú)疑是生物識(shí)別技術(shù)的一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)。

在生物識(shí)別體系中,指紋是最古老、權(quán)威的生物特征識(shí)別技術(shù),是構(gòu)建國(guó)家安全、最具法律效力的身份識(shí)別手段。在墨奇科技看來(lái),指紋身份識(shí)別的地位比較特殊。首先,與人臉、聲紋從識(shí)別準(zhǔn)確度上相比,指紋識(shí)別的區(qū)分度要高很多,而且它現(xiàn)在能夠做到20億指紋秒級(jí)實(shí)時(shí)比對(duì)和身份識(shí)別。甚至可以說(shuō),指紋身份識(shí)別是很多場(chǎng)景下唯一可行的一種方式。

技術(shù)扼要說(shuō)明

墨奇科技核心技術(shù)可以總結(jié)為:高精度圖像搜索引擎技術(shù)。它有如下三個(gè)主要部分:

1. 圖像的自適應(yīng)多尺度表示和索引系統(tǒng)

2. 無(wú)標(biāo)注或極少標(biāo)注的自學(xué)習(xí)框架

3. 高速異構(gòu)的搜索系統(tǒng)

其技術(shù)創(chuàng)新的亮點(diǎn)在哪里

圖像的自適應(yīng)多尺度表示和索引系統(tǒng)解決了視覺(jué)信號(hào)如何編碼和索引的問(wèn)題。它從 JPEG的核心變換 DCT 表示發(fā)展到小波,再進(jìn)一步推廣到小波框架,再進(jìn)一步與數(shù)據(jù)結(jié)合而來(lái)。對(duì)于一個(gè)輸入的圖像或視頻,我們構(gòu)造一個(gè)多尺度編碼,包括了從像素尺度(最小尺度)到整張圖像或視頻(最大尺度)的連續(xù)表示。每一個(gè)尺度分別編碼。這些編碼是一個(gè)冗余系統(tǒng),同時(shí)具備很高的空間和頻域分辨率。該編碼具備理論上的最優(yōu)性:在所有可構(gòu)造的具備完美復(fù)原性質(zhì)的表示框架中,自適應(yīng)小波框架是圖像的最優(yōu)表示,這是對(duì)傳統(tǒng)圖像表示的主要超越。對(duì)于得到的不同尺度的編碼,我們發(fā)展了針對(duì)復(fù)雜幾何的索引方法,使得圖像信號(hào)幾乎可以像文字一樣建立倒排索引,從而方便后續(xù)搜索。這些都是目前商業(yè)搜索引擎中沒(méi)有先例的。

無(wú)標(biāo)注或極少標(biāo)注的自學(xué)習(xí)框架解決了如何突破現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)技術(shù)的框架,利用自學(xué)習(xí)提高搜索準(zhǔn)確率的問(wèn)題,F(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)框架需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù),并且學(xué)習(xí)到的特征和任務(wù)強(qiáng)相關(guān),在學(xué)習(xí)過(guò)程中丟掉了大量的信息。我們?cè)诙喑叨染幋a的基礎(chǔ)上發(fā)展自學(xué)習(xí)算法,自適應(yīng)地歸納特征的異同,充分地利用未經(jīng)標(biāo)注的數(shù)據(jù)。在系統(tǒng)部署后,可以隨著使用越來(lái)越準(zhǔn)確。這也是現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)無(wú)法做到的。

高速異構(gòu)的搜索系統(tǒng)解決了搜索效率問(wèn)題。設(shè)計(jì)了一個(gè)CPU+GPU的分布式搜索系統(tǒng),能夠?qū)η笆鲞^(guò)程中得到的幾何特征和其他特征進(jìn)行搜索和排序,類似網(wǎng)頁(yè)搜索引擎的PageRank,但是處理對(duì)象是視覺(jué)信號(hào)。該系統(tǒng)性能極高,可以做到十億級(jí)別圖像的秒級(jí)響應(yīng),在指紋系統(tǒng)測(cè)試中,可以達(dá)到其他最好商用系統(tǒng)的100多倍。

參評(píng)述說(shuō)/理由:

墨奇特基于算法上的創(chuàng)新突破,能夠直接基于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別和比對(duì),實(shí)現(xiàn)30億指紋數(shù)量級(jí)上達(dá)到秒級(jí)、高精度身份識(shí)別,無(wú)疑是指紋識(shí)別技術(shù)的革命性創(chuàng)新,是協(xié)助各行業(yè)快速精準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)身份識(shí)別的高效AI手段。值得期待的是,指紋識(shí)別身份僅是圖像搜索技術(shù)的一個(gè)分支,未來(lái),這種算法的創(chuàng)新技術(shù)將推廣到其他的圖像搜索領(lǐng)域以及拓展到更廣泛的行業(yè)應(yīng)用。

本屆“‘維科杯’·OFweek 2020(第五屆)人工智能行業(yè)年度評(píng)選”活動(dòng)將于9月21日進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)投票階段,歡迎各位踴躍投票!

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