3月23日，由雷鋒網 & AI掘金志主辦的「第二屆中國人工智能安防峰會」在杭州召開。

峰會現場，松下（新加坡）研究院原副院長、澎思科技首席科學家申省梅發表演講《視頻監控場景下無約束人臉識別與圖像增強》。

申省梅表示，動態視頻監控場景下，人臉識別的最大技術挑戰之一便是無約束人臉識別，如何通過算法實現復雜場景下的精準識別，是安防企業現階段急需攻克的重要算法難題。

為此，申省梅在演講中，針對復雜環境下的細分人臉識別問題，分別講述了遷移學習、異構多模型融合、雙代理對抗生成網絡生成多面部姿態數據和圖像增強（去除運動模糊、低光圖像增加、去噪、超分別率、去抖動-去霧-去雨-去雪）等算法方法，是如何實現高精度無約束人臉識別的。

她說到，“AI在無約束人臉識別以及圖像增強的算法和產品，接下來三年會有更大突破。澎思新加坡研究院將聚焦在安防垂直領域的技術研發和前沿科技探索上。”

截至目前，申省梅團隊的研發成果已獲得多項國際比賽冠軍并在各種產品中得到廣泛應用，包括十余項計算機視覺領域國際頂級競賽冠軍和300多項專利。

2019年3月，申省梅宣布加入AI安防公司澎思科技，任首席科學家、新加坡研究院院長，致力于監控與安全、智慧城市、自動駕駛、智能機器人以及AI工廠自動化等領域的相關技術研究。

自成立以來，澎思科技各行業解決方案已經成功落地全國50多個城市，服務客戶超過百余個。在全國多地部署動態人臉識別點位，累計抓獲在逃人員近兩千名，并擔任多項國家級大型活動的安保工作。

以下為申省梅的現場演講內容，雷鋒網(公眾號：雷鋒網)作了不改變原意的編輯及整理：

各位來賓下午好！ 我是澎思科技的申省梅，感謝雷鋒網給我們提供的平臺，讓我們從不同的角度、不同的公司來分享自己的觀點。今天我想分享的一個主題是“視頻監控場景下無約束人臉識別與圖像增強”。

我是西安電子科技大學電子工程系碩士畢業。在那個年代，我已經用模糊系統來搭建人工智能的智能駕駛。當時也做了一個課題，用人工智能來設計算法，在醫學心電圖輔助診斷等領域進行研究。

1992年我加入新加坡松下研究所，從事音視頻壓縮、圖像處理還有圖像增強等工作。后來我們專注于圖像識別領域的研究工作，因此又做了很多傳統的機器學習。在2009年到2012年期間，3D非常火，公司產品部門要求我們做3D，怎么從2D變3D？我們在短短一年半內，從零開始將所有3D技術提供給了公司的業務部門。

剛才很多人講到2012年是人工智能非常重要的節點，為什么呢？大家看到，用傳統的機器學習方法去提升1%的識別準確率非常困難。而在那年的ImageNet比賽里，我們卻看到一次性完成10%的提升。

當時這件事對我們研究人有著很大的震撼，所以我們很快用深度學習代替機器學習，提升的效果也同樣達到了10%。基于對前沿算法科技的敏感性，我們馬上帶領團隊進入深度學習的領域。短短幾年內，我們對全部傳統的機器學習進行改造，對算法、技術、產品進行更新換代，也走在了世界前沿。

你說你的技術好，怎么叫好呢？其中一種方式，便是參加國際頂級競賽，于是我們參加了十幾項世界級大賽，都拿了冠軍。

今年我加入了一家非常有潛力的AI初創企業澎思科技，擔任首席科學家、新加坡研究院院長，這也是一個非常好的空間，讓我能夠發揮更大的作用，在新的平臺上能夠再創佳績。

我們參加多項國際比賽，在人臉識別上拿了兩個賽事的雙項冠軍。還有目標跟蹤、行人檢測、行人再識別，目標檢測、圖像分割、圖像分類，交通異常檢測、自動駕駛，智能機器人，我們都取得了不錯的成績。

可能你們會說，為什么跨度這么大。其實我們團隊不僅僅是搞機器學習的，我們長期積累了很重要的知識，像幾何我們一定要結合使用。所以我們的技術是全棧技術，從機器識別、深度學習到圖像處理，到三維重建、幾何。

High-Energy團隊帶著對最前沿算法和技術創新的敏感度，以及商業意識和產品思維，在大公司做了這么多年，一直在追求系統性管理和卓越團隊的建設。我們建了一個非常有活力的明星團隊，也為組建這樣的卓越團隊感到自豪。

加入澎思科技，我覺得有一個很大的空間給我發揮，我會做得更好。

我們講到安防系統。澎思科技也是立足于軟件、硬件，端到端，我們的人工智能不僅僅用到終端圖像識別，也會用在前端包括拍攝端、圖像處理、SoC，做到全部垂直領域的應用開發。

談到監控視頻結構化。我們用到各種各樣的算法，場景一變，算法可能就不一樣了。我覺得不用擔心，因為我們的團隊就是有全棧技術的。有人稱我們團隊是算法魔術師，場景需要什么，我就提供什么。在這個過程中，人臉識別還是起著非常重要的作用。

剛才講到的系統三大部分，智能傳感-拍攝端、AI圖像增強SoC、AI圖像識別，包括場景、事件、大數據的分析終端。我們這樣做，為安防產品的增值，為澎思中期和未來安防產品形成全面和垂直的落地打下基礎。

我想用這個表來做一個總結。