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2020人脸识别行业会如何发展?

 
        

人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别技术是人工智能的典型应用。

 

人脸识别主要方法分析

 

      人脸识别技术是一个跨越多个学科领域知识的高端技术研究工作,涉及图像处理、生理学、心理学、模式识别等知识,目前比较常见的人脸识别方法包括基于特征脸的方法、基于几何特征的方法、基于深度学习的方法、基于支持向量机的方法以及其他综合方法。

 

中国人脸识别行业技术环境十分活跃

 

      截至2019年底,在soopat专利搜索引擎上以“人脸识别”为关键词检索得到20208项专利申请记录,行业技术环境十分活跃。从申请专利每年来看,2010-2018年,我国专利申请数逐年增长,2018年增加至5618项,为近年来最高,2019年我国人脸识别相关专利申请数达3024项。从公开专利每年来看,我国最早于2002年有人脸识别相关专利公开,当年公开数量为1项,随后专利公开量保持快速增长态势,2019年我国人脸识别相关专利公开数量为6700项。在超2万项的人脸识别技术专利中,发明专利的申请量最多,达12407项,占比为61.40%;其次为实用新型专利,占比为24.76%。从我国人脸识别相关热门专利技术申请分布领域来看,G06K(数据识别、数据表示、记录载体、记录载体的处理)申请量最多,达10134项;其次为G07C(时间登记器或出勤登记器、登记或指示机器的运行、产生随机数、投票或彩票设备、未列入其他类目的核算装置),申请数量为1302项。     

 

人脸识别行业参与者众多,竞争较为激烈

 

    人脸识别产业链上游为基础层,包括人工智能芯片、算法技术和数据集;中游由视频人脸识别、图片人脸识别和数据库对比检验等技术层构成,中游企业的主要产品为嵌入式人脸识别软件以及一站式解决方案的提供,中游的相关技术大体包括人脸检测、活体检测、人脸识别、视频对象提取与分析等技术;下游则是具体的场景应用,即应用方案、消费类终端或服务等。人脸识别技术正成为IT产业下一轮技术浪潮,国内外诸多知名企业都在积极布局该领域,尤其是腾讯和阿里。在2019年7月美国国家标准与技术研究院(NIST)发布的全球人脸识别算法测试(FRVT)结果的最新排名中,最具挑战的“非约束性环境照片”人脸识别算法测试子项目冠军由格灵深瞳摘得,“签证照片”人脸识别算法测试子项目由依图科技获得,“嫌疑人照片”      人脸识别算法测试子项目冠军则落入俄罗斯厂商VisionLabs囊中。而在2018年11月的该测试排名中,中国企业包揽了排名前五,中国人脸识别技术已经走在世界前列

       深入研究人脸识别市场发现,主要5大类厂商在抢夺市场,分别是:新锐AI厂商(如旷视、依云)、老牌安防厂商(如浙江大华,海康威视)、运营商(如移动、联通、电信各省份公司)、集成商(如中移建设、东华软件)、广电(各省广播电视网络股份有限公司)。
      目前,人脸识别在考勤/门禁领域的应用最为成熟,约占行业市场的40%左右;安防作为人脸识别最早应用的领域之一,其市场份额占比在30%左右;金融作为人脸识别未来重要的应用领域之一,其市场规模在逐步扩大,目前约占行业的20%。

 

人脸识别的技术发展方向:


  1. 结合三维信息:二维和三维信息融合使特征更加棒

  2. 多特征融合:单一特征难以应对复杂的光照和姿态变化

  3. 大规模人脸比对:面向海量数据的人脸比对与搜索

  4. 深度学习:在大数据条件下充分发挥深度神经网络强大的学习能力

  5. 人脸识别的算法能力:拒识率、误识率、通过率,准确率

      目前,人脸识别技术可分为两类:2D人脸识别和3D人脸识别。2D人脸识别通过2D摄像头拍摄平面成像,获取到的信息有限,因此破解难度较低,当下被破解的技术为2D人脸识别。而3D人脸识别一般由多张不同角度的深度图像合成,可以完整展示人脸的曲面形状,并且将采集到的人脸信息以密集点云的方式呈现在空间中,具有一定的深度信息。目前,3D人脸识别功能技术可以准确分辨出照片、视频、面具和双胞胎,不易被轻易欺骗。此外,3D人脸识别系统对光线、背景环境的实用性更强,系统更稳定,且不需要用户主动配合。

      尽管3D人脸识别技术具有2D人脸识别所不具备的优点,但这并不意味着3D人脸识别技术能够取代2D人脸识别,至少短期内难以实现。3D人脸识别系统精度高的同时也存在着运算量大、识别速度慢等缺点,数据库也比较稀少,缺乏训练样本,且需要3D摄像机、双目摄像机等特定设备,而这类设备价格较为昂贵。

      2D人脸识别判定较为简单、技术相对成熟,因此在安全性要求较低、而对速度要求较高的场所可以采用。不过,随着芯片和传感器技术的发展,当3D采集设备成本大幅下降时,3D人脸识别将取得重要突破。

      从人脸识别技术发展过程来看,未来三维人脸识别是人脸识别主要技术手段,二维人脸识别只是人脸识别发展的过度阶段。实验结果显示,二维人脸识别系统在人脸左右偏转达到40度识别率迅速下降到50%以下;而采用三维人脸识别后,识别率可以提高至少10-20个百分点。

 
     
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