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国外如何应用人脸识别技能

发布时间:2018-11-30 01:06:05 文章来源:未来智讯    
    国外如何应用人脸识别技能作者: 本刊编辑部   前未几,在某卫视播出的《最强大脑》中,人工智能机器人“小度”在与人类选手的“人机大战”中表现出色。人类选手王昱珩与机器人在人脸识别方面进行交锋,最后,王昱珩以0:2憾败于人工智能。这场人机对决虽已落下帷幕,但迅速发展的人脸识别技能仍备受关注。
  技能飞速发展
  近年来,人脸识别技能飞速发展,已经在多国有了不少应用,并且取得不错的效果。该系统集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技能,是生物特征识别的最新应用。
  现现在,人脸识别技能已经广泛应用到人们的生活和事务中。好多学校、企事业单位将人脸识别应用于考勤中,个人必须亲自出如今“人脸考勤机”前才能进行签到;在生存状态验证层面,海南社保2016年就起初启动指纹和人脸识别认证系统,此举方便了不少异地居住的离退休人员;而关于移动端支付,马云曾在德国汉诺威展上就已经展示过刷脸支付。
  除此之外,实名认证办手机卡、寄领包裹甚至是网站注册,到处都要实名认证,与其在网站上填写一堆信息,直接刷脸的模式似乎更方便也更快捷。
  国外投资应用
  人脸识别在20世纪90年代后期进入初级应用阶段,并且以美国、德国和日本的技能实现为主。近年间,这种识别技能已经在各国主要应用于政府、军队、银行、娱乐、电子商务、平安防务等领域。
  美国:FBI构建人脸数据库
  2014年,国际知名法律援助公益组织电子前沿基金会(E FF)根据美国《信息自由法案》获知,FBI的“新一代身份识别数据库”(NGI)正在搜集“以被捕者照片为主”的人脸照片,以便更好地识别犯罪分子。
  N GI在FBI现有的超过1亿份个人指纹信息记录基础上,投入了掌纹、虹膜、人脸等多项生物特征数据。FBI局长詹姆斯・科米向美国众议院立法委员会表示:FBI正在尝试通过人脸识别技能利用被捕者照片“找出坏人”。
  2016年,乔治敦大学法学院隐私与技能中心对FBI人脸数据库开展了一个综合调查。调查汇报显示,该数据库包含了1.17亿位美国成年人,占成年人总人口的48%。
  美国有1/4的州或警察局可以执行人脸识别搜索,有超过1/2的州允许执法机关访问驾照或身份证资料库进行人脸识别搜索。
  澳大利亚:游客“刷脸”入境
  澳大利亚当地移民及边境保护局打算2017年试用“免人手�理”的新入境系统。按照新打算,机场将逐渐弃用现有的电子闸门,游客无需再经过电子闸门扫描护照,也不用边境人员人手检查入境者护照。机场将设立电子扫描站,利用生物识别技能辨认入境游客的面孔、眼睛虹膜及指纹,取代传统出示护照的入境程序。
  澳大利亚政府发言人表示,自动化入境程序便利旅客,并有助边境部门应对旅客数目增加带来的挑战,提高入境效率;同时利于辨识有威胁的入境人士,加强平安保护措施。
  此次打算是澳政府2015年公布“无缝游客入境打算”的重要阶段。据悉,澳大利亚政府预计系统普及后,可于2020年前自动处理游客入境的相关检查。
  芬兰:Uniqul推出脸部识别支付平台
  芬兰创业公司Uniqul推出了史上第一款基于脸部识别系统的支付平台,该系统不需要钱包、信用卡或手机,支付时只需要面对PO S机屏幕上的摄像头点个头,并点击确认即可。
  U niqul借助于人脸识别技能,希望创立“世界上最快速的支付系统”。U niqul公司称:“你走到支付设备旁边后,我们的算法会在幕后对你的生物度量数据进行处理,找到数据库里你的账户。整个交易可以在5秒钟之内完成,常常你拿出钱包都需要这么长时间。”
  日本:巡演入场人脸识别
  日本人气偶像组合“岚”2016年进行全国巡演。演唱会前,“岚”粉丝俱乐部的成员收到邮件通知,称在演唱会入场时将实施“人脸识别”。
  据悉,“岚”演唱会门票被称为“日本最难买的门票”,所以一些买不到票的粉丝则会求助于一些转票网站。一万日元一张的门票通常被炒到几十万日元。
  因此,为抑制炒票行为,一些工作所推出新规,粉丝在申请抽签时必须发送个人照片,以便入场时进行人脸识别。工作所表示,将会严格管理照片等个人信息,同时也解释称,此举是为了让粉丝们通过正当渠道购买门票,欣赏表演。
  投资前景广泛
  当前,虽然人脸识别技能的应用还没有完全普及,但不可否认的是,它已经对人类生活产生了影响。人脸识别的广泛应用,有利于提高事务效率、巩固安保措施、遏制犯罪行动。
  依据前瞻数据,至2020年,全球人脸识别市场将达300亿元以上,同时伴随识别正确率及识别速度提升,人脸识别应用场景不时拓展,在闸道、安防等方面有望打开增量市场。安防领域的应用场景光明,随着社会发展持续增加,相关应用持续落地。信息化和大数据水平持续提高,当前深度学习在人脸识别等方面已经被广泛应用。深度学习技能的突破使得人脸识别应用的时间成本大大降低,促使图像、语音等领域的识别正确度大幅提升,人脸识别已进入快速上升期。
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