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

““維科杯”·OFweek 2020(第五屆)人工智能行業(yè)年度評選”活動由高科技行業(yè)門戶OFweek維科網主辦,OFweek人工智能網承辦,活動旨在表彰人工智能領域具有突出貢獻的優(yōu)秀產品、技術及企業(yè),鼓勵更多企業(yè)投入技術創(chuàng)新;同時為行業(yè)輸送更多創(chuàng)新產品、前沿技術,一同暢享人工智能的未來。

2020人工智能行業(yè)年度評選“OFweek (5th.) AI Awards 2020”將于2020年9月21日-10月10日進入網絡投票階段,頒獎典禮將于10月28日在深圳舉辦。

目前,活動正處于火熱的報名評審階段,業(yè)內企業(yè)積極響應。墨奇科技(北京)有限公司已正式參評“‘維科杯’·OFweek2020(第五屆)人工智能行業(yè)技術創(chuàng)新獎”

墨奇科技是北京大數據研究院于2017年孵化的AI技術研發(fā)企業(yè),致力于海量非結構化數據的前沿技術探索與應用,是全球生物特征識別技術的創(chuàng)新引領者。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、非接觸指紋采集技術,包括先進的圖像編碼、無監(jiān)督學習框架、超高性能的異構搜索系統(tǒng)、高精度三維視覺采集技術等,構建成墨奇AI視覺識別體系的核心技術。墨奇科技進而將AI技術轉化成產品落地,研發(fā)出新一代指掌紋身份識別AI系統(tǒng)、非接觸指紋采集儀等軟硬件產品,逐步實現(xiàn)新一代指紋-身份識別AI系統(tǒng)的大規(guī)模落地應用,使我國率先成為在20億指紋數量級上達到秒級、高精度、全自動化比對的國家。墨奇科技的研發(fā)團隊來自普林斯頓大學、北京大學、清華大學、上海交通大學、香港中文大學、賓夕法尼亞大學等全球知名院校,以及Amazon、Facebook等高科技企業(yè),是人工智能領域富有創(chuàng)造力和落地能力的精英團隊。墨奇科技竭誠與各類機構合作,輸出統(tǒng)一身份認證能力,為公共事業(yè)、醫(yī)療、交通、金融、電子簽名/合同等行業(yè)提供實時精準的身份認證技術。墨奇科技愿成為您的智力引擎,共同探索人工智能的極限,為社會的進步貢獻才智。

參賽產品/項目名稱:海量高速高精度圖像搜索技術

開發(fā)背景:

推出年份:2016年

各類識別技術都有特定的適用場景和局限性:過去,由于落后的指紋技術催生出人臉、聲紋、虹膜等新一代識別技術的應用,但應用場景各有局限,針對全國大庫高精度的實時速查性能差強人意。例如對于黑人,國內外領先的人臉識別產品能達到21%-35%的錯誤率。在此背景下,多模態(tài)生物識別技術由于安全等級最高,能夠應用在更加苛刻的應用場景,無疑是生物識別技術的一個發(fā)展趨勢。

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

技術扼要說明

墨奇科技核心技術可以總結為:高精度圖像搜索引擎技術。它有如下三個主要部分:

1. 圖像的自適應多尺度表示和索引系統(tǒng)

2. 無標注或極少標注的自學習框架

3. 高速異構的搜索系統(tǒng)

其技術創(chuàng)新的亮點在哪里

圖像的自適應多尺度表示和索引系統(tǒng)解決了視覺信號如何編碼和索引的問題。它從 JPEG的核心變換 DCT 表示發(fā)展到小波,再進一步推廣到小波框架,再進一步與數據結合而來。對于一個輸入的圖像或視頻,我們構造一個多尺度編碼,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。每一個尺度分別編碼。這些編碼是一個冗余系統(tǒng),同時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:在所有可構造的具備完美復原性質的表示框架中,自適應小波框架是圖像的最優(yōu)表示,這是對傳統(tǒng)圖像表示的主要超越。對于得到的不同尺度的編碼,我們發(fā)展了針對復雜幾何的索引方法,使得圖像信號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)搜索引擎中沒有先例的。

無標注或極少標注的自學習框架解決了如何突破現(xiàn)有深度學習技術的框架,利用自學習提高搜索準確率的問題?,F(xiàn)有的深度學習框架需要大量的標注數據,并且學習到的特征和任務強相關,在學習過程中丟掉了大量的信息。我們在多尺度編碼的基礎上發(fā)展自學習算法,自適應地歸納特征的異同,充分地利用未經標注的數據。在系統(tǒng)部署后,可以隨著使用越來越準確。這也是現(xiàn)有深度學習系統(tǒng)無法做到的。

高速異構的搜索系統(tǒng)解決了搜索效率問題。設計了一個CPU+GPU的分布式搜索系統(tǒng),能夠對前述過程中得到的幾何特征和其他特征進行搜索和排序,類似網頁搜索引擎的PageRank,但是處理對象是視覺信號。該系統(tǒng)性能極高,可以做到十億級別圖像的秒級響應,在指紋系統(tǒng)測試中,可以達到其他最好商用系統(tǒng)的100多倍。

參評述說/理由:

墨奇特基于算法上的創(chuàng)新突破,能夠直接基于非結構化數據進行識別和比對,實現(xiàn)30億指紋數量級上達到秒級、高精度身份識別,無疑是指紋識別技術的革命性創(chuàng)新,是協(xié)助各行業(yè)快速精準實現(xiàn)身份識別的高效AI手段。值得期待的是,指紋識別身份僅是圖像搜索技術的一個分支,未來,這種算法的創(chuàng)新技術將推廣到其他的圖像搜索領域以及拓展到更廣泛的行業(yè)應用。

本屆“‘維科杯’·OFweek 2020(第五屆)人工智能行業(yè)年度評選”活動將于9月21日進入網絡投票階段,歡迎各位踴躍投票!

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2020-09-18
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