動態分析人臉數據 (華飛思李麗珍)
原文刊於信報財經新聞「StartupBeat創科鬥室」
本港科企華飛思(WildFaces)以「動攝」(On-the-Move)人臉識別專利技術,通過臨時擺放的智能手機、無人機等攝影儀器,毋須預先配合資料庫,亦可收集及分析動態影像。今次《信報》StartUpBeat請來華飛思創辦人及行政總監李麗珍講解其技術的應用場景。
主持:(朱)朱美俞《信報》科技記者
嘉賓:(李)李麗珍 華飛思創辦人及行政總監
朱:據知,你本為海外人工智能(AI)科企的骨幹人物,為何有志返港成立初創?
李:我原本是澳洲科企iOmniscient聯合創辦人及董事總經理,擁有18年AI行業經驗,參與不少智慧城市(Smart City)項目,應用方案覆蓋全球逾60個城市,包括美國及中東地區等。
作為港人,我一直留意本地消息,得知港府於2017年發表《香港智慧城市藍圖》,有關「智慧香港」項目,自己擅長相關領域,結果2017年11月成立華飛思,並於2018年正式回流香港,冀憑藉自身經驗,為這個家出一分力。
朱:可否簡單講解技術及應用場景?
李:作為公司的核心技術,動攝人臉識別,主要以AI電腦視覺(Computer Vision)分析影像,技術已申請專利,它不受場景或設備所限,無論客戶採用固定或非固定的低清鏡頭,甚至臨時擺放一部智能手機、無人機等,都能在人潮洶湧及抖動的環境下,經系統快速捕捉遠距離影像,甚或尋找失蹤長者及小孩。
夥懲教署港鐵合作
較早前,公司跟本港懲教署合作,通過動攝技術,偵測在囚人士有否自殺行為。如有異常情況,系統即時發出預警,讓職員馬上跟進處理。此外,人臉識別技術亦適用於地盤、辦公室、廠房等,例如員工出勤、商場排隊管理等用途。
至於物件偵測方面,以預防性維護(Preventive Maintenance)工作為主。以港鐵(00066)為例,通過視頻方式,系統不分晝夜,都能偵測鐵路機器有否老化或異常,可及時通知公司派員維修,預防危險情況發生。
朱:在鏡頭及像素等限制下,系統如何捕捉目標對象?你們如何訓練AI?
李:傳統AI深度學習恍如嬰兒般,透過攝取大量圖像數據,提升辨識人類及物件的準確度。惟本港因私隱問題,企業難以獲取大量數據,而市面上的數據或有不實,不太可靠。不過,若以成年人邏輯訓練AI,就大有功效。
我們抽取的資料,不含過多細節,例如AI系統不會看人臉上有否墨痣、鬚根、皺紋等,主要根據人臉五官距離、顴骨位置等分析;另通過攝影裝置,捕捉多角度影像,再將之重疊,以建立3D人臉影像;加上身高等資料,就能確認並鎖定目標對象。情況就如智能手機的指紋識別功能,通過多角度指紋重疊,辨識用戶身份。
私隱數據不上雲端
朱:近年人臉識別技術,惹來全球私隱及道德爭議,為何你們以此為業務基礎?
李:事實上,每項新技術出現,皆有好壞兩面,就如一把刀既可傷人,也可切生果惠民。至關重要的是,企業之間有否符合規例。以我所知,港府及本地企業均嚴格遵守私隱規管條例,這亦是華飛思落戶本港,而非內地的原因之一。
此外,公司系統不設資料庫,只抽取樣本數據,例如輪廓資料等,按客戶痛點,提供AI解決方案。因此,團隊無法通過樣本數據,辨識此人身份。另通過自主技術及自家網絡,系統數據毋須上傳雲端,資料相對保密。
朱:你認為AI人臉識別技術未來趨勢如何?
李:AI把人類重複性工序機械化,企業將之交由AI處理,讓人類工種及工作質素提高,變相可做自己喜歡的事。以大廈保安員為例,他們大多時間坐着,閒時為住客開門。若AI系統協助辨識住客身份,代替保安員協助開門的動作,就能彈性安排人手巡邏。
擁自家演算法專利
朱:受中美貿易戰影響,港產「獨角獸」商湯科技(SenseTime),早前被美國列入貿易管制黑名單。同為本地AI初創,你對市場有何看法?
李:公司發展之初,以自主底層技術演算法(Algorithm)起步,演算法專利由公司持有,故不受任何貿易戰牽制。現時不少企業對美國特定技術,例如圖形處理器(GPU)等相當依賴,意味着其編程(Coding)跟美國GPU緊扣。
美國有不少企業,主張開放演算法供所有人使用。惟各企業技術若相類似的話,就較難在市場上競爭。
註:以上嘉賓訪問均屬個人意見,與本報立場無關。
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