设为首页收藏本站无极荣耀在线咨询 无极荣耀娱乐-登录首页
  • 注册
  • 登录
  • 招商
  • 您当前的位置:无极荣耀娱乐-登录首页 > 无极荣耀平台新闻 > 行业新闻 > > 正文 行业新闻

    首页-首页-斗牛娱乐2-注册登录!

    发布时间:2019-05-06 丨 阅读次数:155

    首页-首页-斗牛娱乐2-注册登录!

      

      首页-首页-斗牛娱乐2-注册登录!无极荣耀娱乐公司是东南亚领先的互联网娱乐公司,在开发娱乐应用、服务及其它技术方面,无极荣耀娱乐始终保持业界的领先地位。官网客服:【QQ:90511】无极荣耀娱乐

      人脸识别与其它生物识别技术相比,优势在于非接触性、非侵扰性、硬件基础完善、可拓展性。指纹识别唯一性比较强,采集成本较低,但是指纹可由指纹贴、指纹膜等复制,且接触性、侵扰性较强,人脸识别与其相比接触性和侵扰性较低;虹膜识别最精准,但是采集成本非常高,识别效率较低,接触性、侵扰性也较强,人脸识别与其相比,采集成本低、识别效率高;语音识别采集成本低,但语音具有可变性,人脸识别与其相比,识别效率高。

      人脸图像的批量导入和人脸图像的实时采集。前者是指将采集好的人脸图像批量导入至人脸识别系统,系统会自动完成个人脸图像的采集工作;后者是指调用摄像机或摄像头在设备的可拍摄范围内自动实时抓取人脸图像并完成采集工作。

      基于肤色模型的检测是利用人脸的肤色特征建立肤色模型从而进行检测,其优点是人脸的检测速度较高,对遮挡和光照有一定的鲁棒性,不足是和其他方法不太兼容, 且不易处理复杂背景和多人物同框;

      基于边缘特征的检测则是利用图像的边缘特征进行人脸检测,优点是计算量相对较小,可实现实时检测,与其它特征方法可融合, 缺点是在复杂背景下误检率比较高;

      基于统计理论方法的检测则是通过对人脸特征值的循环迭代来检测人脸,其计算速度快,应用广泛,但是误检率较高。

      基于知识的提取方法是根据人脸五官结构特征等先验知识来进行提取,其特点是识别方法比较简单、容易理解, 检测速度较快, 但是没有形成统一的特征提取标准,对动态人脸图像的鲁棒性较差;

      基于代数特征的提取方法是基于统计学习的特征提取方法, 特点是特征易抽取,识别精度较高,应用广泛, 但是需要与相应的数据库进行统计训练。

      从研究学者分布来看,中国占据世界第三的位置,人才储备居优势地位。2018 年, AMiner 基于发表于国际期刊会议的学术论文,对人脸识别领域全 TOP1000 的学者进行计算分析。

      从公开专利数量来看, 2007-2017年,我国人脸识别专利公开数量总体呈上升趋势,为人脸识别商业化应用打下基础。

      从每年新增数量来看, 2007 年新增专利尚不足百例,至 2015 年迎来了爆发,全年新增专利已达到 1398 例,至 2017 年,我国人脸识别专利公开数量 2698 项,达到近年来最大值;截至 2018年7月,专利公开数量为2163 项, 技术实力的显著增强也为国内商业化产品的迅速普及打下了坚实的基础。

      2015 年以来,国家密集出台了《关于银行业金融机构远程开立人民币账户的指导意见(征求意见稿)》,给人脸识别普及打开;其后,《安全防范视频监控人脸识别系统技术要求》、《信息安全技术网络人脸识别认证系统安全技术要求》等法律法规,为人脸识别在金融、安防、医疗等领域的普及打下了坚实的基础,扫清了政策障碍。

      同时, 2017 年人工智能首次写入国家政府报告,作为人工智能的重要细分领域,国家对人脸识别相关的政策支持力度在不断的加大。 2017 年 12 月发布的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020 年)》 则具体规划“到 2020 年,复杂动态场景下人脸识别有效检出率超过 97%,正确识别率超过 90%”。

      另外,工地场景上,住房和城乡建设部、人力资源社会保障部印发《建筑工人实名制管理办法(试行)》明确提出:建筑企业应配备实现建筑工人实名制管理所必须的硬件设施设备,施工现场原则上实施封闭式管理,设立进出场门禁系统,采用人脸、指纹、虹膜等生物识别技术进行电子打卡;不具备封闭式管理条件的工程项目,应采用移动定位、电子围栏等技术实施考勤管理。相关电子考勤和图像、影像等电子档案保存期限不少于2年。

      中国在人工智能初创公司的资金支持方面已超过美国,位列世界第一,其投入的资金主要专注于人脸识别核心技术。

      2017 年,全球视觉人工智能市场规模约为 70 亿美元,同比增长 12.36%,而中国视觉人工智能市场规模达到 41 亿元,同比增长 259.6%,远高于全球市场的增速。随着视觉人工智能技术的逐渐成熟及应用领域的逐步扩大,预计到 2020 年中国视觉人工智能市场规模将进一步扩大,达到 755.5 亿元。

      最近三年,视觉人工智能技术不仅带来了生产效率的提升,而且还催生了众多新产业、新商业模式与新应用场景,推动了多行业产业链的重构。随着视觉人工智能技术的不断发展,市场规模的不断扩大及行业应用解决方案的建立和完善,视觉人工智能行业的应用场景将进一步渗透,助力各应用行业解决痛点,实现行业转型和升级,需求前景广阔。

      这些带动中美两国的科学家把计算机视觉算法运用到安防、金融、互联网、物流、零售、医疗、制造业等不同垂直行业。但在实际的运用当中,由于数据可得性,算法成熟度,服务的容错率等因素的影响,落地的速度开始出现分化。移动互联网/安防领跑,零售/物流跟进,医疗/无人驾驶发展较慢。

      移动互联网应用的普及离不开深度摄像头的应用,如面部识别可以使手机解锁及支付更加安全快捷,手势动作识别可以增强游戏体验,人形及物体建模可以使网络购物更加直观方便快捷。通过与人工智能、虚拟现实等技术有机结合,深度摄像可广泛应用在智能手机、智能汽车、智能安防、智能家居、金融等领域,给消费者带来全新的用户体验,提高生产和生活效率。

      人脸识别在银行领域的业务点主要有私有云部署、智慧网点改造、自助机具改造、网点 VIP。四大业务点市场体量都在百亿元级别,智慧网点改造更是达千亿元级别,人脸识别可发挥的空间巨大。

      医疗领域:医疗数据碎片化严重,各种疾病需要的影像资料不同, 数据标注需要有专业医师参与,成本高,进展慢。导致发展低于预期。

      无人驾驶:无人驾驶涉及采集摄像头、 雷达等多种数据,并根据多重数据进行车辆、物体、 道路、 行人等不同识别后进行决策。我们认为离实现通用无人驾驶还早,在限定场景下实现商用的机会较大。

      API 提供云端比对识别服务,具有弹性、灵活、高效等特点,互联网金融公司多采用此种形式。

      SDK基于对数据的保护或实时性要求,向客户提供核心算法模块,在用户端或客户的服务器端完成视觉计算,手机及互联网娱乐公司多采用此种形式。

      解决方案向客户提供较为全面的软硬件集成解决方案,可能涉及软件系统、嵌入式解决方案、前端硬件设备、专有服务器部署等,公安、银行多采用此种形式。

      与服务方式相对应,视觉人工智能公司的主要收费方式也包括 3 种,分别为

      按调用量或包时收费、结合授权设备量及授权周期定价与结合具体项目收费,后续每年可有升级维保收入。API 服务大多采用第一种收费方式,SDK 服务多采用第二种收费方式,解决方案多采用第三种收费方式。

      包含芯片(寒武纪、地平线)、传感器(海康、大华、速腾创新、镭神智能)、系统架构和初级算法(谷歌 、百度、微软、脸书)等部分。

      包含图像识别平台和嵌入式视觉软件两类。前者直接提供应用服务,后者需要和硬件进行系统集成后在终端产品中使用。国内主要厂商包括旷视科技、商汤科技、图漾信息、格灵深瞳、虹软科技等。

      直接解决具体应用场景的需求,产品的形式可能是应用系统,也可能是软硬件一体的终端产品或服务,主要的应用场景包括智能驾驶(佑驾创新、驭势科技、格林深瞳)、智能安防(商汤科技、格灵深瞳、旷视科技、依图科技)、智能医疗(商汤科技、依图科技)、智能家居(速感科技、依图科技)、智慧金融(格灵深瞳、旷视科技、商汤科技、依图科技、云从科技)、智能硬件(云天励飞、依图科技)、智慧商业(商汤科技、旷视科技、码隆科技、图普科技)、娱乐(旷视科技、图普科技)等。

      在芯片领域,由于目前没有专门用于人脸识别的处理芯片,只能采用通用芯片代为处理。因深度学习算法对算力资源需求高,一般采取核心处理器(如 CPU、 ARM 芯片)进行视频采集,把视频中的人脸图像抠取下来,而核心数据处理芯片无法执行人脸识别结构化运算,只能将图像处理的工作交给更合适的专门处理芯片进行结构化处理。

      优势在于解决浮点运算、数据并行计算问题,在大量数据元素并行程序方面有极高的计算密度,但是仍有两个致命缺点,一是功耗大,需依托 X86 架构服务器运行,不适用于更为广泛的人脸识别产品方案开发,尤其是人脸识别民用化趋势日渐增强的当下,GPU 不适于在小型化项目的采用。二是成本高昂,采用 GPU 方案,折算单路人脸识别成本在万元以上,相较其他千元级,甚至是百元级的方案,毫无成本优势可言,不利于商业平民化推广。目前在 GPU 芯片领域的龙头企业为 NVIDIA(英伟达),其所占份额为 60%。其次是 Xeon Phi,所占份额为 21%。

      具有可编程性,让软件与终端应用公司能够提供与其竞争对手不同的解决方案,并且能够灵活地针对自己所用的算法修改电路,但是其设计资源受到很大的限制,一旦型号选定,其逻辑资源上限就确定,其布线资源也受限制,不像 GPU 这样走 ASIC flow,

      芯片的优势是运算能力强、规模量产成本低,但开发周期长、单次流片成本高, 主要适用于量大、对运算能力要求较高、开发周期较长的领域,比如大部分消费电子芯片和实验。

      从上游芯片市场看,高端市场均被国外企业垄断。根据上文我们的分析,人脸识别芯片目前均采用人工智能通用芯片,而根据市场研究顾问公司 Compass Intelligence 在 2018 年 5 月发布的关于 AI 芯片最新调研报告,排名靠前的均是国外企业——英伟达、英特尔、 IBM 与谷歌。

      商汤科技与瑞芯微达成战略合作,将其 SDK 软件包直接整合进瑞芯微芯片平台中;而云从科技则在布局“基于自研 SoC 芯片的高准确度人脸识别产业化应用”项目,人脸识别芯片仍有待突破。

      在算法开发市场上,根据最新的 FRVT 比赛排名,我国人脸识别依图科技、商汤科技包揽前四名,识别率均在 99%以上,处世界前列。 此外,目前的算法主要是基于上文提到的基于代数特征的提取方法,算法需要不断的进行训练。基于此, 测试中的算法准确率与实际应用中的准确率仍有一定的差距,因此扩充数据集以锻炼算法的不断升级成为重点。

      ——3D 人脸识别系统采集人体面部三维特征,识别精度高,错误拒绝率和错误接受率极低,大量面部特征和数据点足以区分双胞胎;

      ——3D 人脸识别系统更稳定,系统不易被轻易愚弄、欺骗,而冒充身份者能够通过合法用户的视频图像或相片骗过 2D 人脸识别系统;

      ——3D 人脸识别系统不需要用户配合,当人脸有姿态、角度、表情、面部遮挡物等时,其识别性能稳定,实用性强,而 2D 人脸识别系统识别性能下降剧烈。

      目前 3D 技术应用程度并不高,主要是苹果等手机厂商在应用,而从 Counterpoint Research 的研究数据来看,未来 3D 技术在手机端将比 2D 技术占据更高的市场份额;而根据 Yole Developpement 的研究数据显示, 3D 技术不仅在 C 端市场份额进一步扩大,在 B 端商用领域也将进一步扩大市场份额。

      结构光投射特定的光信息到物体表面后,由摄像头采集。根据物体造成的光信号的变化来计算物体的位置和深度等信息,进而复原整个三维空间。代表性产品应用为苹果 X。

      具体而言,结构光技术具有低光下表现良好,分辨率较高,成本、功耗适中等优点,但易受阳光影响,识别距离短,识别速度稍慢;而 TOF 技术具有响应时间快,抗光照表现尚可,深度信息精确度高、识别距离远,但分辨率低、成本高、功耗高、模块太大;而双目测距技术分辨率高,模块小,成本低,但是昏暗环境下不适用,算法开发难度大,识别速度慢。

      在中游技术解决方案市场上,由于在 B 端普遍的人脸识别技术方案是 2D 人脸识别技术,市场格局并未明朗,各方根据场景应用均采取差异化战略。如商汤科技、旷视科技、阿里巴巴、腾讯等采用图像人脸识别技术,海康威视等采取视频对象提取分析技术, 而云从科技则在于 2018 年 2 月 7 日首发国内 3D 结构光人脸识别技术。

      人脸识别对场景要求非常强,产品能否达到实际使用要求,核心并不只在于算法本身,还在于对场景的深耕。对于下游应用场景本身而言,人脸识别终归落地成产品形态,并且在商用和民用领域价值巨大,从上文对人脸识别应用的主要两个领域——安防、金融来看,这两个领域由于与细分市场的商家联系紧密。

      工业巨头(直接面向该领域客户,在该行业已有较长时间积累,市场份额大)、互联网巨头(从事计算机视觉相关研究的互联网巨头,技术水平领先)与创业公司(从事计算机视觉技术服务的创业公司)。这三类公司的技术获取方式、优劣势与发展预期都不尽相同。

      计算机视觉技术在中国的快速落地,吸引了以商汤、 旷视、 依图为代表的以算法为核心竞争力的 AI 初创公司, 拥有强大数据采集及软件开发能力的互联网公司, 海康、大华、 宇视等深耕安防行业的公司,以及华为、 平安等科技行业巨头。 经过一年多的发展, 各个公司根据自己资源禀赋的不同,企业战略出现了分化。

      人人都是产品经理(是以产品经理、运营为核心的学习、交流、分享平台,集媒体、培训、社群为一体,全方位服务产品人和运营人,成立8年举办在线+期,线+场,产品经理大会、运营大会20+场,覆盖北上广深杭成都等15个城市,在行业有较高的影响力和知名度。平台聚集了众多BAT美团京东滴滴360小米网易等知名互联网公司产品总监和运营总监,他们在这里与你一起成长。

    版权所有Copyright © 2002-2030 无极荣耀娱乐TXT地图 HTML地图 XML地图