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刷臉時代來臨 智慧城市系統集成商機無限

編輯:Angelia 文章來源:數字展示在線 發布日期:2016-3-28 16:06:02

  繼李世石大戰AlphaGo之后,人工智能系統再次成為大家關注的焦點,如今,這種模式正在走向百姓,利用專門的神經網絡處理器實現人臉識別,人臉識別智能系統凸顯強大的能力,“刷臉時代”已經來臨智慧城市系統集成商機無限!
  應用案例
    1、3月19日舉行的石景山區事業單位公開招聘考試首鋼技師學院考場,在全市率先使用了“人臉識別”生物技術核對考生身份,這讓668名考生得以“刷臉”進入考場。
    2、為杜絕騙取冒領養老金現象,某市于去年下半年根據省人社廳統一要求,開通了雙目人臉識別認證系統,并要求企業離退休人員通過這套系統建模認證。
    在行業應用領域也出現了爆發的態勢,例如:
    1、金融安全。“刷臉取款”擁有三層安全防護,包括人臉識別、手機號碼驗證、密碼驗證,意味著“刷錯臉”的風險大大減少。
    例如,三門峽市“人臉識別”養老金領取資格認證系統目前正在試運行階段,拿出智能手機,刷個臉,就能遠程自助認證啦!截至目前,全市追回被冒領的養老金共計64萬余元,依法行政處理多名冒領養老金者。
    人臉識別技術在金融領域的應用加快。如支付寶上線人臉登錄功能,有望年內全面放開。此前,招商銀行推出客戶端刷臉轉賬;平安銀行也表示在信用卡業務上推廣人臉識別技術。金融行業應用最先起來的兩個場景將是自助終端發卡和遠程開戶,隨后支付、大額轉賬、在線理財等其他應用場景也將起來。
    目前,我國自主研發的首臺ATM機正式發布,這也是全球第一臺具有人臉識別功能的ATM機。這款ATM機不僅實現自主研發、設計和生產,整體性能超越了國際同類產品,而且在多國貨幣(包括塑料幣)的識別、鑒偽、全圖像分析、冠字號識別、處理速度等核心指標上實現了超越,性能比同類相關產品提高20%。它將與銀行、公安等系統聯網,持卡人只能從自己的銀行卡中取款,他人銀行卡,即使知道密碼也不能取錢。
    2、智能家居。紅外眼人臉識別智能門,刷臉門開,無孔智能,顛覆傳統防盜門。
    在某智能體驗型購物中心引入人臉識別系統之后,不僅能提高購物的安全性,也能打造客戶專享服務,甚至付款時可以不需要銀行卡等媒介,直接進行刷臉支付。
    3、交通安全。大數據科技時代,人臉識別系統在鐵路交通系統的運用,保障安全實施的同時,節約了大量的時間與人力成本,進一步實現了“人防物防技防”的有效結合。
    例如,今年內貴陽鐵路公安處擬引進“人臉智能識別系統”,用于自助驗票進站,確保人、證、票三者一致。“引進人臉智能識別系統啟用后,首先將在貴陽火車站、貴陽北站試用。
    在出入口、停車場等監控點采用人臉識別智能分析攝像機,可對出入口進出客流量統計匯總,實現人臉識別,對停車場實現車票識別,甚至配合相應停車場管理系統實現車位統計。
    4、公共安全。目前“人臉識別技術”已經用于反恐活動中,該技術為人臉動態識別技術應用,每秒能識別5個人身份。
    去年6月份將在廣州地鐵站進行試點。據悉,人臉識別一秒能抓取5楨,識別速度每次200毫秒。
    此外,融合了智能公共安全應用元素,可識別車牌號,還能進行人臉識別,所有發生的事情均可在所需分辨率下進行記錄。
    5、商業智能。人臉識別應用到商務上可以跟商務智能BI系統結合起來,從而分析顧客的購買行為,為促銷提供決策支持。此外,人臉識別技術與視頻客流的智能結合為零售業大數據應用帶來的新的思想。
    市場規模大
    概要來說,人臉識別是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術,集成了人工智能、機器識別、機器學習、模型理論、專家系統、視頻圖像處理等多種專業技術,同時需結合中間值處理的理論與實現,是生物特征識別的最新應用。
    人臉識別通常要用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流,包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識別預處理、身份確認以及身份查找等,并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉,進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列檢測驗別技術,通常也叫做人像識別、面部識別。人臉識別系統成功的關鍵在于是否擁有尖端的核心算法,并使識別結果具有實用化的識別率和識別速度。
    在智慧城市商圈建設中,涉及到工廠企業、交通、金融、支付、家居、醫院、保險、社保等城市工作和生活的方方面面,人臉識別的應用已經慢慢超出了安防領域,廣泛用于政府、軍隊、銀行、社會福利保障、零售、電子商務、安全防務等領域,因此,人臉識別技術有著廣闊的應用前景。
    據統計數據顯示,僅在中國大陸,在未來三年內有望形成年銷售額過百億,并在未來十年內則有望形成年銷售額過千億的人臉識別市場規模。國際生物識別集團(IBG)的報告《生物識別市場與產業報告2009-2014》顯示,在各種生物特征識別技術中,指紋識別系統所占份額最大,為66.7%;除此之外,人臉識別占到11.4%,虹膜識別、語音識別、靜脈識別和掌形識別各占8.0%、3.0%、2.4%和1.8%。以上數據顯示,人臉識別有較大發展潛力。
    系統集成難度高
    眾所周知,所有人的臉部結構都是相似的,甚至人臉器官的結構外形都很相似。這樣的特點對于利用人臉進行定位是有利的,但是對于利用人臉區分人類個體卻是不利的。另一方面,人臉的外形很不穩定,人可以通過臉部的變化產生很多表情,而在不同觀察角度,人臉的視覺圖像也相差很大。另外,人臉識別還受光照條件(例如白天和夜晚,室內和室外等)、人臉的很多遮蓋物、年齡等多方面因素的影響。加上整容技術的進步,人們對臉部可以作出更多的改變,這就又給人臉識別技術出了一道難題。
    因此,人臉動態識別技術應用仍將面臨很大的技術挑戰。人臉識別屬于安防領域,但是,在智慧城市建設領域人臉識別應用越來越延伸至商業化應用等非安防領域,系統集成商將面臨如下問題:
    1、如何構建統一安全的人臉識別資源共享平臺?
    2、如何構建支撐人臉識別應用的城市級或行業級軟硬件基礎設施?
    3、如何構建安防報警和商業智能應用相結合的人臉識別應用體系?
    4、如何把人臉識別技術與人工智能、智能視覺分析等技術相結合,大幅提升人臉動態識別技術應用的效能?
    5、如何改造已有的城市視頻資源使之能快速把安防應用延伸至商業運營服務領域?
    6、如何構建基于人臉識別技術應用的大數據運營和服務體系?

 標簽:智慧城市 系統集成 
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