些年得益于网络架构、训练策略以及人脸数据的发展,人脸识别技术取得了巨大的提升,越来越多地被推广到安防领域,延伸出考勤机、门禁机等多种产品,产品系列达20多种类型,可以全面覆盖煤矿、楼宇、银行、军队、社会福利保障、电子商务及安全防务等领域,人脸识别的全面应用时代已经到来。 然而,现有方法主要关注自然环境下的人脸识别,其训练数据大都从网络上收集而来,一般只包含中等量级的人数(约10万人),但每类平均样本数很多(多于20个...
3月13日,菜鸟网络科技有限公司宣布,菜鸟驿站智能柜已全部开通刷脸取件功能,国内今起全面进入“刷脸取件”时代。消费者可以在柜子上自主选择、授权,使用刷脸取件功能。此外,如果消费者因为整容等原因导致容貌发生较大变化,也可以便捷地通过智能柜更新照片,使用刷脸取件。 菜鸟驿站智能柜已开通所有摄像头,称跨入刷脸取件时代 2015年以来,国家持续出台利好政策,为人脸识别技术在安防、医疗、金融等领域的应用打下了将坚实的基础。在政...
3月25日,从承德市公安局交通警察支队获悉,为进一步全面规范道路交通违法行为处理,打击买分卖分违法行为,我市交管部门从3月19日起开始安装实验,并调试“人脸识别”功能,处理非现场交通违法行为。目前,市区及部分县大队已正式启用。 据了解,交通违法处理“人脸识别”功能启用后,违法当事人需本人携带身份证、驾驶证、行驶证,同时应确认二代身份证、驾驶证均在有效期内且状态正常,到违法处理窗口处理车辆违法。在比对过程中,系统出现人...
生物识别学科和技术领域经过50多年的发展,积累了丰富的理论和方法,在严格受控的条件下可以正确识别高度配合的用户。但是,在数字化生物特征信息获取过程受到内在生理变化(如眨眼、斜视、姿态、表情、运动等)和外界环境变化(如光照、遮挡、距离等)时,生物识别的性能急剧下降,不能满足现实世界复杂环境下身份识别的需求,严重制约了生物识别的学科进步、技术推广和产业发展。人工智能时代的新传感、新算法、新架构给生物识别带来了新的...
近年来,由于深度学习算法的发展以及人脸数据量剧增,人脸识别技术得到了大范围的普及。PC、手机、智能摄像头、治安摄像头、交通摄像等“机器眼睛”正在以惊人的速度增长,但受限于传感器能力,人脸的三维信息无法被捕获,导致传统2D人脸识别设备和算法无法做到支付级别的识别精度和安全性,容易受到照片、视频或硅胶面具的攻击。此外高光和暗光场景下,2D人脸识别精度也大幅度降低,应用场景仍然高度受限。 3D人脸识别技术是通过3D摄...
据报道,近期的重大事件无疑是在西班牙巴塞罗那举办的2019年世界移动通信大会(Mobile World Congress 2019)。在这个市场不确定时期,恰是复盘三大智能手机品牌战略的好时机。产业界、金融圈以及消费者的眼睛都在盯着苹果、华为和三星。 让我们首先来看技术领导者。苹果公司在2018年9月率先推出了最新一代iPhone XR、XS和XS Max。从巴塞罗那展会上推出的产品来看,这个领域的竞争确实愈发激烈了。 华为在2018年的最后一个季...
佛山的河长通过人脸识别“签到”,就能在线上完成“巡河”工作?河涌水质不再依赖人工监测,就能实现24小时全天候智能监测、预警和治理?连日来,记者走访河湖长制管理信息系统与河涌医生健康服务平台的研发企业,了解环境治理背后的科技创新。 创新一:人脸识别“签到”完成在线“巡河” 去年,作为三防指挥一张图体系内的一个子系统,河湖长制管理信息系统在佛山上线。自此,佛山的河长、湖长有了一个从移动端“巡查”河、湖的工具。打开手...
前脚刚刚开始尝试指纹支付,后脚已经迈入刷脸时代。随着技术升级,生物识别技术未来将会应用到各行各业,渗透人们生活的方方面面,你的面部、眼睛、步态乃至表情都在告诉识别系统:你是谁。 单一生物识别风险较大 不过,生物识别并非万无一失。Idiap研究所研究了当前人脸识别技术对DeepFake(一个AI深度换脸软件)的检测效果,结果发现,目前人脸识别模型和检测方法在面对DeepFake时基本可以说是束手无策:性能非常优秀的图像分类模型VG...
摘要:近日,白宫启动了 ai.gov 计划,列出了特朗普政府与美国联邦机构采取的一系列人工智能举措,如美国国立卫生研究院(NIH)利用 AI 展开的生物医学研究项目以及美国交通部近期发布的关于自动驾驶汽车的报告。 网站重点介绍了一些 AI 举措,有些是在特朗普执政时提出的,还有些是在奥巴马时代提出的。这些举措包括能源部创建超级计算机的工作和「AI Next」计划——美国国防高级研究计划局(DARPA)去年秋季宣布的 20 亿美元投资...
随着机器视觉技术及其相关技术的不断提升,无论是图像结构化的算法还是算力均在进步,虽然算法的进步已有限。而人工智能技术的螺旋上升极有可能会将技术热点从图像识别带入到机器人、语言识别、自然语言处理和专家系统这四个大领域中,因此笔者认为,未来人脸大数据系统的发展将主要呈现以下三大趋势: 首先,人脸大数据系统将进一步凸显“大数据”的能力,一线厂商与二三级厂商在“人脸”领域的差距将进一步缩小,而对结构化数据的实时、高...