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视觉识别让生活更加智慧(科技视点·用好用实高科技③)

视觉识别让生活更加智慧(科技视点·用好用实高科技③)

时间: 2019-12-08
近来,智能化废物分类箱露脸重庆。 公民视觉 不久前,北京市通州区的王先生换了一把嵌入了人脸辨认模块的智能门锁,处理了他长久以来的烦恼:“爸爸妈妈记忆欠好,......

近来,智能化废物分类箱露脸重庆。
公民视觉

不久前,北京市通州区的王先生换了一把嵌入了人脸辨认模块的智能门锁,处理了他长久以来的烦恼:“爸爸妈妈记忆欠好,好几次出门都忘带钥匙,被锁在门外。现在一刷脸,门就能开了。”

除了识人,视觉辨认技能还能识车、辨认产品。作为人工智能的一大重要运用范畴,未来,跟着视觉辨认精度的进步和运用环境的逐步完善,它还将给人们带来愈加才智安全的体会。

识人:

静态辨认比较老练,动态辨认有待完善

人脸辨认是视觉辨认相对老练的运用场景,其根本原理是,经过视频搜集设备获取用户的面部图画,再利用中心的算法对其脸部的五官方位、脸型和视点等信息进行核算剖析,然后和本身SJ库里的范本比对,然后判别出用户的身份。

人脸能代替SFZ、账号密码等认证信息,源于它作为生物辨认特征具有高度的唯一性。以搭车安检为例,经过精准的人脸辨认技能,让乘客面部SJ与后台SJ进行比对,快速完结1对1的静态认证,然后完结安全快捷、智能高效的通行。金融验证、作业考勤、交通出行等范畴,运用的正是人脸辨认这一特性。

除身份信息认证外,人脸辨认还可用于对特定人群的监测,完结1对N的动态比对:从海量的人像SJ库中,找到与寻觅目标契合的人脸SJ图画,并进行匹配。凭借智能摄像头捕获或扫描人脸信息,人们能够在茫茫人海中找到分开的亲人,GA人员能够在人流中确定、追捕犯罪分子。

此外,经过对场景内所有人进行面部辨认并与人像SJ库匹配,还能够完结M对N的比对。

优图实验室研讨员王川南说,人脸辨认技能开展至今,在可控的环境下,1对1的静态辨认现已比较老练,动态辨认相对来说难度大一些。“比方,人脸辨认的精准度遭到光照、表情姿势和图画质量等要素的影响。此外,现在大都的人脸辨认算法首要针对正面或挨近正面的人脸图画,当发作俯仰、旁边面等状况,辨认精度将打折扣。一起,因为搜集设备不同,获取的人脸图画质量也不一样,怎样有用辨认分辨率低、质量差的人脸图画,是业界需求处理的难题。”

识车:

感知才能快速进步,自动驾驶需多技能推进

移动互联网的鼓起,让泊车场智能化成为或许。作为轿车的重要身份特征,经过摄像头,辨认车牌并上传到终端,不只能够让车主不泊车经过收费闸道,还能精准获悉泊车位数量和地理分布等信息,协助人们提早规划泊车组织。

不久前,北京大学信息科学技能学院的研讨团队研宣布一种不必扫描车牌号就能辨认车辆的新技能。该技能根据对车辆外观特征的记载和剖析,如概括线条、磕碰损害或漆面刮痕等,再由此查找出机动车的类型和注册信息。

辨认车牌仅仅视觉辨认技能在车上运用的一小部分。业界更为垂青一起也更为困难的是,经过与人工智能、通讯、自动化等技能深度交融,让轿车能看清周边环境,然后完结自动驾驶。

不过,自动驾驶触及的技能十分广,包括软硬件等多方面,任何一个环节短缺都跑不起来。中科院自动化研讨所研讨员王腾跃说,近年来,轿车的感知才能快速进步,但遇到雨、雾等恶劣气候时,它就无法作业,现在仍没有抱负的处理办法。此外,自动驾驶是恪守规则的“好学生”,实际中的路况一般瞬息万变,机器难以对一些突发状况做出合理的决议计划。

专家表明,未来通讯技能会让信息传输更快、更安稳,车与路、车与人以及交通根底设施之间有望完结互联互通。

识产品:

幻想空间很大,落地运用是难点

人工智能技能还能自动辨认物品。比方,一些内置智能摄像头的冰箱,能够自动辨认各类蔬菜、生果、饮料等物体,提示保鲜时刻,监控贮存数量等。再比方,无人超市和无人货架有望完结零售的无人化,改造产品流通和出售的形式。

产品辨认远景看上去很夸姣,但落地较为困难。海深科技创始人戴剑彬介绍,跟人脸辨认比较,产品辨认品种繁复、改变快。因为不同产品的外形差异很大,部分柔性产品又具有变形的特色,辨认难度很大。“线下产品视觉辨认的幻想空间很大,条件是能辨认足够多产品,而在当时的技能条件下,还根本做不到。比较之下,智能货柜等相对关闭,且产品数量有限的场景,或许更适合这项技能的落地。”

展望未来,他表明,跟着5G商用的逐步铺开,未来智能货柜能够将更多的算力放到云端,让终端在轻量化的一起还能履行更杂乱的使命,然后下降动态辨认货柜的本钱。一起,跟着视觉辨认算法的更高效和更精准,无人零售有望遍及。

应对安全危险,加强根底算法和理论研讨

安全专家指出,人们在享用智能辨认的便当的一起,也应防备潜在的信息走漏危险和侵略个人隐私。

“因为人脸辨认具有高度的直接辨认性和唯一性,比较其他信息,这种技能对个人而言,安全隐患更高。”我国互联网协会研讨中心秘书长吴沈括说。

专家们指出,跟着个人“露脸”的环境和运用场景添加,信息走漏的危险也将随之上升。本年9月,北京青年报一则报导就显现,在某网络商城中,有商家揭露兜销“人脸SJ”,数量约17万条。在商家发布的产品信息中能够看到,这些“人脸SJ”包括2000人的肖像,每个人约有50到100张相片。

为此专家主张,稳重上传渠道和授权运用,关于一些非必要的重要场景,不主张用户注册人脸辨认功用。此外,管理部门应加大SJ维护力度,加大对违法搜集、运用用户个人信息企业的惩戒力度。人脸信息搜集主体也要加强自律,恪守职业原则。

除了防备危险、维护个人隐私,专家们提出,还应进步视觉辨认的功率和准确性。地平线创始人兼首席履行官余凯说,SJ、算法和算力是驱动人工智能开展的三大要素,而芯片是其底层中心支撑。在万物互联的布景下,未来将呈现海量的智能终端设备,更离不开功耗低、图画处理才能强等的智能芯片。

受访专家普遍认为,尽管我国在视觉辨认的商业探究上走在国际前列,但根底算法和理论研讨仍是短板。他们主张,在加快推进商业运用的一起,还需在根底算法研讨、根底学科建设和人才培养上加大力度。


《 公民日报 》

近来,智能化废物分类箱露脸重庆。
公民视觉


不久前,北京市通州区的王先生换了一把嵌入了人脸辨认模块的智能门锁,处理了他长久以来的烦恼:“爸爸妈妈记忆欠好,好几次出门都忘带钥匙,被锁在门外。现在一刷脸,门就能开了。”

除了识人,视觉辨认技能还能识车、辨认产品。作为人工智能的一大重要运用范畴,未来,跟着视觉辨认精度的进步和运用环境的逐步完善,它还将给人们带来愈加才智安全的体会。

识人:

静态辨认比较老练,动态辨认有待完善

人脸辨认是视觉辨认相对老练的运用场景,其根本原理是,经过视频搜集设备获取用户的面部图画,再利用中心的算法对其脸部的五官方位、脸型和视点等信息进行核算剖析,然后和本身SJ库里的范本比对,然后判别出用户的身份。

人脸能代替SFZ、账号密码等认证信息,源于它作为生物辨认特征具有高度的唯一性。以搭车安检为例,经过精准的人脸辨认技能,让乘客面部SJ与后台SJ进行比对,快速完结1对1的静态认证,然后完结安全快捷、智能高效的通行。金融验证、作业考勤、交通出行等范畴,运用的正是人脸辨认这一特性。

除身份信息认证外,人脸辨认还可用于对特定人群的监测,完结1对N的动态比对:从海量的人像SJ库中,找到与寻觅目标契合的人脸SJ图画,并进行匹配。凭借智能摄像头捕获或扫描人脸信息,人们能够在茫茫人海中找到分开的亲人,GA人员能够在人流中确定、追捕犯罪分子。

此外,经过对场景内所有人进行面部辨认并与人像SJ库匹配,还能够完结M对N的比对。

优图实验室研讨员王川南说,人脸辨认技能开展至今,在可控的环境下,1对1的静态辨认现已比较老练,动态辨认相对来说难度大一些。“比方,人脸辨认的精准度遭到光照、表情姿势和图画质量等要素的影响。此外,现在大都的人脸辨认算法首要针对正面或挨近正面的人脸图画,当发作俯仰、旁边面等状况,辨认精度将打折扣。一起,因为搜集设备不同,获取的人脸图画质量也不一样,怎样有用辨认分辨率低、质量差的人脸图画,是业界需求处理的难题。”

识车:

感知才能快速进步,自动驾驶需多技能推进

移动互联网的鼓起,让泊车场智能化成为或许。作为轿车的重要身份特征,经过摄像头,辨认车牌并上传到终端,不只能够让车主不泊车经过收费闸道,还能精准获悉泊车位数量和地理分布等信息,协助人们提早规划泊车组织。

不久前,北京大学信息科学技能学院的研讨团队研宣布一种不必扫描车牌号就能辨认车辆的新技能。该技能根据对车辆外观特征的记载和剖析,如概括线条、磕碰损害或漆面刮痕等,再由此查找出机动车的类型和注册信息。

辨认车牌仅仅视觉辨认技能在车上运用的一小部分。业界更为垂青一起也更为困难的是,经过与人工智能、通讯、自动化等技能深度交融,让轿车能看清周边环境,然后完结自动驾驶。

不过,自动驾驶触及的技能十分广,包括软硬件等多方面,任何一个环节短缺都跑不起来。中科院自动化研讨所研讨员王腾跃说,近年来,轿车的感知才能快速进步,但遇到雨、雾等恶劣气候时,它就无法作业,现在仍没有抱负的处理办法。此外,自动驾驶是恪守规则的“好学生”,实际中的路况一般瞬息万变,机器难以对一些突发状况做出合理的决议计划。

专家表明,未来通讯技能会让信息传输更快、更安稳,车与路、车与人以及交通根底设施之间有望完结互联互通。

识产品:

幻想空间很大,落地运用是难点

人工智能技能还能自动辨认物品。比方,一些内置智能摄像头的冰箱,能够自动辨认各类蔬菜、生果、饮料等物体,提示保鲜时刻,监控贮存数量等。再比方,无人超市和无人货架有望完结零售的无人化,改造产品流通和出售的形式。

产品辨认远景看上去很夸姣,但落地较为困难。海深科技创始人戴剑彬介绍,跟人脸辨认比较,产品辨认品种繁复、改变快。因为不同产品的外形差异很大,部分柔性产品又具有变形的特色,辨认难度很大。“线下产品视觉辨认的幻想空间很大,条件是能辨认足够多产品,而在当时的技能条件下,还根本做不到。比较之下,智能货柜等相对关闭,且产品数量有限的场景,或许更适合这项技能的落地。”

展望未来,他表明,跟着5G商用的逐步铺开,未来智能货柜能够将更多的算力放到云端,让终端在轻量化的一起还能履行更杂乱的使命,然后下降动态辨认货柜的本钱。一起,跟着视觉辨认算法的更高效和更精准,无人零售有望遍及。

应对安全危险,加强根底算法和理论研讨

安全专家指出,人们在享用智能辨认的便当的一起,也应防备潜在的信息走漏危险和侵略个人隐私。

“因为人脸辨认具有高度的直接辨认性和唯一性,比较其他信息,这种技能对个人而言,安全隐患更高。”我国互联网协会研讨中心秘书长吴沈括说。

专家们指出,跟着个人“露脸”的环境和运用场景添加,信息走漏的危险也将随之上升。本年9月,北京青年报一则报导就显现,在某网络商城中,有商家揭露兜销“人脸SJ”,数量约17万条。在商家发布的产品信息中能够看到,这些“人脸SJ”包括2000人的肖像,每个人约有50到100张相片。

为此专家主张,稳重上传渠道和授权运用,关于一些非必要的重要场景,不主张用户注册人脸辨认功用。此外,管理部门应加大SJ维护力度,加大对违法搜集、运用用户个人信息企业的惩戒力度。人脸信息搜集主体也要加强自律,恪守职业原则。

除了防备危险、维护个人隐私,专家们提出,还应进步视觉辨认的功率和准确性。地平线创始人兼首席履行官余凯说,SJ、算法和算力是驱动人工智能开展的三大要素,而芯片是其底层中心支撑。在万物互联的布景下,未来将呈现海量的智能终端设备,更离不开功耗低、图画处理才能强等的智能芯片。

受访专家普遍认为,尽管我国在视觉辨认的商业探究上走在国际前列,但根底算法和理论研讨仍是短板。他们主张,在加快推进商业运用的一起,还需在根底算法研讨、根底学科建设和人才培养上加大力度。


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