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人脸识别技术 什么时候才能得到广泛的发展

发布时间:2019-11-08 12:00:00

2018年11月,腾讯表示,公安强制实名制核查要根据地区逐步扩大侦查范围,以“王志红”为试点,全面覆盖中国大陆,切实解决未成年人戒毒问题,人脸识别技术已经渗透到其他领域。

人脸识别技术具有巨大的市场需求和广阔的应用前景。它已经在中国的许多场景中得到应用,如阿里的新零售、海康威的智能安全、腾讯的“王者荣耀”、百度的百度云硬盘等。人脸识别技术已经在许多场景中取代了传统模式。

人脸识别技术从《王者荣耀》开始,揭开了人脸识别技术大规模应用的序幕。但事实上,它已经在我国的一些领域得到了成功的应用,并将继续在这些场景中耕耘。

一是人工智能人脸识别在新零售业中的应用。自2016年“新零售”概念提出以来,对企业和企业来说都是一个新的机遇。今年7月,阿里巴巴零售通与饥民合作。双方在中国共同经营天猫店。利用人脸识别技术实现了线上线下的连接和产业链资源的整合。

新零售的颠覆提高了零售店的运营效率和用户体验,有效降低了门店的运营成本。人脸识别技术为新的零售商提供了一个新的转折点,增加了商业可实现价值。

其次,人工智能人脸识别在安全领域的应用。目前,人脸识别技术能够准确地确定一个人的身份,进一步提高和保证安全性能。海康威近日发布的深眼人脸摄像头,能够快速定位和捕捉人脸,有效解决了抓拍不中和虚警的问题。并独立支持30万人人脸黑名单发布、人脸1v1比对等多项实用功能,满足各行业的人脸需求。

将人脸识别技术与安全产品相结合,提高了安全产品的使用效率。这也意味着人脸识别技术在安全领域更具挑战性,值得进一步研究,从而达到技术的准确性和突破性。

三是将人工智能人脸识别应用于泛娱乐领域。人工智能已经在“泛娱乐”领域成功实现。比如腾讯手游《王者荣耀》就用人脸识别来控制未成年人的游戏时间。据第三方数据公司gamma数据显示,“荣耀”戒毒系统中未成年人的消费量76%得到有效控制,未成年人的游戏时间明显减少了62%。

人脸识别技术可以有效控制青少年沉迷网络,通过线上参与和线下接触,促进未来游戏产业的健康发展,增加玩家之间的积极互动,从而保证游戏的公平和安全。在人工智能技术的支持下,人脸识别将进一步增强游戏领域的能力。

第四,产品中应用了人工智能人脸识别,手机中的应用程序也使用了人脸识别技术来提高用户体验。比如百度云推出了云图像搜索,支持人脸识别和检索,进一步提高了云图像管理的效率。在iphonex系列中,3d面部识别技术被用来精确测量面部细节以解锁。同时,在支付场景中还采用了人脸识别技术,丰富了支付方式,提高了支付效率。

人脸识别技术在产品端的成功应用,使人工智能技术进入了一个更深层次的垂直细分领域,从以前的广泛应用到以产品端为突破口,推动产品应用的发展,以获得更多的场景。

人脸识别技术早就提出了,目前仍在研究中。它已经在很多场景中使用过,但同时也发现了各种问题,导致一些场景不能快速落地。

首先,整个人脸识别行业的数据库样本不足。由于数据库中每个人的模板图片数量有限,不可能覆盖现实中的所有复杂情况。简单模板匹配对背景、光照、表达式等相关信息敏感。因此,样本采集不足仅适用于理想条件下的人脸识别。

目前,人脸识别系统只有在用户合作、采集条件理想的情况下才能取得满意的效果。然而,由于用户的不兼容性和样本采集数据的不足,人脸识别技术的准确性将受到影响。因此,人脸识别技术还没有达到实用化水平,还有很多问题需要解决。

其次,高成本导致了人脸识别的低穿透率和高成本。iphonex使用了一种新的3d人脸识别技术。虽然这项技术非常好,但也导致了苹果的成本。据悉,iphonex的成本高达400多美元,比之前的iphone7高出100多美元。

Android的智能手机主要在中低端市场。如果我们使用3d人脸识别技术,会导致成本上升,那么价格就会上涨,导致android新手机的销量下降。因此,在这种情况下,将不会使用昂贵的组件,如三维人脸识别。许多因素导致了人脸识别技术不能完全普及。

商业模式的困境。目前,人脸识别企业的主要盈利模式包括企业级技术服务和软硬件销售,但利润很小。人脸识别技术已经在离线应用,但由于其难度和成本,在短期内无法实现。

以上汤科技和愚昧科技为代表的国内深度学习科技公司,都是行业独角兽。他们主要与各种企业合作。它们为企业提供技术能力,实现按许可证共享和收费,共同推动人脸识别在各个行业的应用和变革。这也说明商业利润很难获得,因此他们仍然需要依靠融资来生存和扩张。现阶段,人脸识别技术还不能实现大规模的应用。

近年来,人脸识别技术逐步普及和应用,从马云的“刷脸支付”到手机的刷脸解锁、上班刷脸和打卡,人脸识别在游戏、新零售、安全等多种场景中得到了应用。

虽然人脸识别还存在样本不足、渗透率低、业务模型难以实现等问题,但也受到技术、人才需求、迭代更新等各种不确定性的影响。因此,现阶段不可能拓宽其应用场景,因此人脸识别技术在未来的技术创新上还有很长的路要走。