3月23日，由雷锋网 & AI掘金志主办的「第二届中国人工智能安防峰会」在杭州召开。

峰会现场，松下（新加坡）研究院原副院长、澎思科技首席科学家申省梅发表演讲《视频监控场景下无约束人脸识别与图像增强》。

申省梅表示，动态视频监控场景下，人脸识别的最大技术挑战之一便是无约束人脸识别，如何通过算法实现复杂场景下的精准识别，是安防企业现阶段急需攻克的重要算法难题。

为此，申省梅在演讲中，针对复杂环境下的细分人脸识别问题，分别讲述了迁移学习、异构多模型融合、双代理对抗生成网络生成多面部姿态数据和图像增强（去除运动模糊、低光图像增加、去噪、超分别率、去抖动-去雾-去雨-去雪）等算法方法，是如何实现高精度无约束人脸识别的。

她说到，“AI在无约束人脸识别以及图像增强的算法和产品，接下来三年会有更大突破。澎思新加坡研究院将聚焦在安防垂直领域的技术研发和前沿科技探索上。”

截至目前，申省梅团队的研发成果已获得多项国际比赛冠军并在各种产品中得到广泛应用，包括十余项计算机视觉领域国际顶级竞赛冠军和300多项专利。

2019年3月，申省梅宣布加入AI安防公司澎思科技，任首席科学家、新加坡研究院院长，致力于监控与安全、智慧城市、自动驾驶、智能机器人以及AI工厂自动化等领域的相关技术研究。

自成立以来，澎思科技各行业解决方案已经成功落地全国50多个城市，服务客户超过百余个。在全国多地部署动态人脸识别点位，累计抓获在逃人员近两千名，并担任多项国家级大型活动的安保工作。

以下为申省梅的现场演讲内容，雷锋网(公众号：雷锋网)作了不改变原意的编辑及整理：

各位来宾下午好！ 我是澎思科技的申省梅，感谢雷锋网给我们提供的平台，让我们从不同的角度、不同的公司来分享自己的观点。今天我想分享的一个主题是“视频监控场景下无约束人脸识别与图像增强”。

我是西安电子科技大学电子工程系硕士毕业。在那个年代，我已经用模糊系统来搭建人工智能的智能驾驶。当时也做了一个课题，用人工智能来设计算法，在医学心电图辅助诊断等领域进行研究。

1992年我加入新加坡松下研究所，从事音视频压缩、图像处理还有图像增强等工作。后来我们专注于图像识别领域的研究工作，因此又做了很多传统的机器学习。在2009年到2012年期间，3D非常火，公司产品部门要求我们做3D，怎么从2D变3D？我们在短短一年半内，从零开始将所有3D技术提供给了公司的业务部门。

刚才很多人讲到2012年是人工智能非常重要的节点，为什么呢？大家看到，用传统的机器学习方法去提升1%的识别准确率非常困难。而在那年的ImageNet比赛里，我们却看到一次性完成10%的提升。

当时这件事对我们研究人有着很大的震撼，所以我们很快用深度学习代替机器学习，提升的效果也同样达到了10%。基于对前沿算法科技的敏感性，我们马上带领团队进入深度学习的领域。短短几年内，我们对全部传统的机器学习进行改造，对算法、技术、产品进行更新换代，也走在了世界前沿。

你说你的技术好，怎么叫好呢？其中一种方式，便是参加国际顶级竞赛，于是我们参加了十几项世界级大赛，都拿了冠军。

今年我加入了一家非常有潜力的AI初创企业澎思科技，担任首席科学家、新加坡研究院院长，这也是一个非常好的空间，让我能够发挥更大的作用，在新的平台上能够再创佳绩。

我们参加多项国际比赛，在人脸识别上拿了两个赛事的双项冠军。还有目标跟踪、行人检测、行人再识别，目标检测、图像分割、图像分类，交通异常检测、自动驾驶，智能机器人，我们都取得了不错的成绩。

可能你们会说，为什么跨度这么大。其实我们团队不仅仅是搞机器学习的，我们长期积累了很重要的知识，像几何我们一定要结合使用。所以我们的技术是全栈技术，从机器识别、深度学习到图像处理，到三维重建、几何。

High-Energy团队带着对最前沿算法和技术创新的敏感度，以及商业意识和产品思维，在大公司做了这么多年，一直在追求系统性管理和卓越团队的建设。我们建了一个非常有活力的明星团队，也为组建这样的卓越团队感到自豪。

加入澎思科技，我觉得有一个很大的空间给我发挥，我会做得更好。

我们讲到安防系统。澎思科技也是立足于软件、硬件，端到端，我们的人工智能不仅仅用到终端图像识别，也会用在前端包括拍摄端、图像处理、SoC，做到全部垂直领域的应用开发。

谈到监控视频结构化。我们用到各种各样的算法，场景一变，算法可能就不一样了。我觉得不用担心，因为我们的团队就是有全栈技术的。有人称我们团队是算法魔术师，场景需要什么，我就提供什么。在这个过程中，人脸识别还是起着非常重要的作用。

刚才讲到的系统三大部分，智能传感-拍摄端、AI图像增强SoC、AI图像识别，包括场景、事件、大数据的分析终端。我们这样做，为安防产品的增值，为澎思中期和未来安防产品形成全面和垂直的落地打下基础。

我想用这个表来做一个总结。