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亚博意甲赞助商:随处可见的人脸识别,究竟是刚需还是噱头?

2021-05-21 

本文摘要:近年来,人脸识别技术在更多的场景中被应用,无论是初期的刷子缴纳还是刷子乘车,现在都经常出现刷子取厕纸、刷子扔垃圾、刷子卖茅台的新鲜尝试,渗透到各行各业的快速增长趋势。

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近年来,人脸识别技术在更多的场景中被应用,无论是初期的刷子缴纳还是刷子乘车,现在都经常出现刷子取厕纸、刷子扔垃圾、刷子卖茅台的新鲜尝试,渗透到各行各业的快速增长趋势。与美国各州大规模实施法令禁止脸部识别技术相反,中国对该技术的进步和落地非常有力。

新技术的产生和应用,最重要的不是解决问题现在的痛点,惠及民生。在当前检验方式需要很好地满足市场需求的情况下,为什么要全力推进脸部识别技术的应用?脸部识别技术多次受到谴责,我们的隐私安全性应该如何维持?场景越砖越广,脸部识别解决问题的痛点是什么?脸部识别已经成为趋势。

关于脸部识别的各种碎片式报道很久以前就很常见,有的还在急剧发展,有的已经悄悄地告一段落。但是,在探索一项技术是否具建大规模应用的能力时,必须从技术和商业模式两个维度来考虑。首先,无论商业上如何纸箱,脸部识别技术都不是多么先进的技术,海外的大型科学技术公司,亚马逊、谷歌等只是长期使用。

尽管国内的应用声量相当大,但从人脸识别技术背后的人工智能基础研究来看,中国的水平还没有达到美国。然而,中国的商业步伐比美国慢了很多倍。

研究机构数据显示,2016年,包括设备和视频管理软件在内的中国影像监视系统市场规模超过64亿美元,政府和民营企业设置监视摄像头达到1亿7600万台,居世界范围之外。今后5年,中国这项业务的填充增长率超过12.4%,脸部识别的运用范围不会更广。

通过脸部识别技术的应用,脸部识别技术的应用只是速度和精度的痛点没有得到很好的解决。从今年开始,深圳、济南等城市相继开通这项服务,北京市也按计划推进。目前,这也成为城市智能的象征性应用,席卷着更好的城市。

以济南为例,济南地铁1号线是中国首条使用3D面部识别门的地铁路线,出入车站各有一个门口可以实现面部清洗乘车。济南轨道交通集团物资管理部负责人说:该设备综合应用于移动支付和生物识别等最先进的科学技术,通过大数据采集提取面部信息并加载。

乘客几乎可以瓦解身份证、车牌等介质,登记顺利后,不需要装载任何卡片。但是,经历了iTunes、注册、指定、信息加载、缴纳初始化等一系列流程后,最后可以构筑平均值的1分钟倒数通过33人,即约2秒通过1人,地铁卡、二维码等方式通过20多人,约3秒通过1人。

数据的比较显示,速度没有显着提高,受光、肤色等变量的影响,脸部识别的精度也没有变动,不稳定。更重要的是,在这样的场景和交易场景下,脸部识别在未来多年阶段仍然是众多缴纳自由选择之一,成为唯一的自由选择。

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更不用说伪市场需求的脸被扔进垃圾、脸上拿着厕纸了。频繁禁令,美国为什么这么拒绝接受?与国内大力推进人脸识别技术落地相比,美国处理这项技术的方式非常极端。

今年5月,旧金山市在人脸识别技术月收到禁令。禁止该技术用于政府机关和执法机关。加利福尼亚奥克兰市、马萨诸塞州等更多城市也考虑禁止或停止这项技术。

6月初,微软宣布删除公开发布的人脸识别数据库-MS,Celeb。客观地说,美国的脸部识别技术还处于行业研究的前沿,在商业水平上也比有动向早。然而,人脸识别技术不能超过100%的准确性,不同种族的准确性差异很大,这意味着不同种族在通过人脸识别技术进行安全检查时,一些有色种族不会更好地遵守规定。

这在美国领域,政治非常不正确。除了对技术本身的批评外,美国人更加关心隐私安全隐患。

人脸识别技术背后的委托是大量的数据,隐私数据被盗的话,你的脸还是你的脸,有可能属于谁。智能扬声器逐渐拥有更多的家庭,预言世界上发货量最低的亚马逊Echo系列和谷歌谷歌谷歌Home系列侵犯隐私安全性的问题,从声音到人类都看不见,美国人感情深厚。美国人的拒绝接受姿势也是从弱人工智能向强人工智能发生变化的同时,更多的人从关注技术本身的发展转向考虑与人文、伦理有关的因素。

人工智能应用的边界在哪里,如何提高算法的透明度也成为企业和国家面前必须解决的问题。首先,我国《网络安全法》具体将个人生物特征识别信息纳入个人信息范围,但信息的用途、存储、运输和管理必须进一步细分。

其次,行业规范不应与法律规范并行。对于细分领域的企业来说,必须进一步明确标准,严格进入市场,从源头上防止行业混乱。再次,具体的人脸识别技术应用于边界,充分发挥技术本身的仅次于性能。人脸识别技术在安全领域的应用尤为普遍,2018年,安全行业总产值约7183亿元,占国内GDP总产值的0.8%,从市场规模和社会重要性来看占有重要地位。

人脸识别技术用于捕获逃亡者、筛选违法者、调查失踪者等多个方面,大幅节约公安人员的工作成本,更加方便高效地打击犯罪、服务大众。车站在现在的时间节点,这个应用是最重要的。在四超强n追随结构下,计算机视觉公司如何占领市场?数十年来,计算机视觉作为人工智能系统中基础研究深刻的技术,仍然是人们感兴趣和研究的话题,也是目前落地应用于特别普遍的技术之一。

从2015年开始,根据中国人工智能政策和人工智能企业的努力,中国人脸识别技术进入缓慢发展时期,许多优秀的创业企业开始兴起。从上图可以看出,国内主要计算机视觉公司在近年来的发展过程中构成了四超强n追随的结构。四超强是商汤科学技术、忽视科学技术、依图科学技术和云从科学技术,也是国内普遍认为的CV四小龙。

从图表可以看出,这四家公司了解安全市场,构成了白热化的市场竞争。CPS中安网龙头商汤科技发布的《2018中国安防行业调研报告》显示,以这四家公司为代表的电脑视觉企业在安防领域的整体市场份额超过了69.4%。

但是,现在的安全市场仍然面临着海康威视、大华等企业的竞争,与此同时,业界还没有计算力瓶颈、大量的非结构化和半结构化的数据预处理问题,这是V四小龙明确提出的更好的拒绝。多强是格灵深瞳、第四范式等明星创业企业,发展实力也不强。

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以第四模式为例,作为中国五大银行领先投资的唯一创业企业,国内最重要的国有银行和全国股份制银行多达一半是第四模式的客户,目前服务的金融机构资产规模达到50兆元,头部金融客户占有率达到70%。技术领先于国际水平,市场定位也成为这些创业企业的典型特征。n追随是指中科慧远、视语科学技术等近两年蓬勃发展的AI创业公司,紧密应用于场景更加细分,开始有意识地回避竞争白热化的安全、金融等市场。中科慧远紧贴工业外观检测中的手机盖玻璃检测领域,视语科学技术自由选择纺织业视觉检测领域,以不同的方式解决问题行业的痛点,降低企业成本。

在计算机视觉技术落地过程中可以找到,算法和数据已经是当前竞争的障碍,只有在横向领域寻找技术深度结合的应用于场景,理解挖掘,企业的道路才能更长。在此基础上,确实构建了教育人,可以说是各科技企业应该思考的方向。


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