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行 业：代理
发布时间：2021-04-03
人脸识别技术，这种高科技听起来似乎有些遥远，但是其实它早已深入到我们的日常生活当中了.我们通常所说的“刷脸”这种考勤方式，就是通过人脸识别技术来完成电子考勤的.
事实上，人脸识别技术是目**大主流生物识别技术之一，其他两种是指纹识别技术、虹膜识别技术.目前，**很多国家都已经建设了各种生物识别技术特征数据集的大型数据库系统，例如，欧洲EURODAC（避难者登记，采集指纹）、非洲HANIS（范文技术，人脸识别系统价格表清单，采集指纹）和美国US-VISIT（指纹和面部采集）.
现在，人脸识别技术进一步深入融入金融行业，可以实现“人脸支付”.2013年，芬兰一家公司就首先推出这样一种基于人脸识别技术的支付平台.消费者凭借一张脸就可以完成支付，出门连钱包都不需要带了.
显然，人脸识别系统，企业安全和金融服务只是人脸识别技术的一部分应用市场.NEC智慧城市事业部总经理今田立基表示，人脸识别技术更大的应用市场在公共安全、刑侦鉴定、电子政务、出入境管理、金融服务和电子商务等.同时，今田立基指出，这些也正是NEC在中国重点服务的市场.
技术性挑战和突破
据了解，NEC于2014年4月在美国国立研究所的竞技大会上，人脸识别系统价格一览表，公开出售供电脑使用的人脸识别软件“NEC面部监视器”，该软件对人脸的识别准确率高达99.7%.与此同时，记者还发现，在2010年和2013年，NEC的人脸识别技术在的NIST度评价测试上两次获得.
众所周知，每一个突破性技术的诞生都建立在专注和创新的前提下.从1989起，NEC就开始深入研究人脸识别技术，到2010年次在国际市场上崭露头角，到2014年，NEC深耕人脸识别技术25年才获得今天的技术优势.
作为新一轮科技革命和产业变革的源动力，人工智能在重塑传统行业模式、未来的价值和为**经济和社会活动做出了不容忽视的贡献。在技术、政策、商业的多维度刺激下，人工智能产业正在保持高速发展态势。
在人工智能技术体系中，人脸识别系统一套的价位，生物识别是早进入落地应用的技术，而金融行业则是应用生物识别技术早、创新处于*的领域。2005年，眼神科技实现了金融行业指纹识别总行级大规模应用；2014年，实现金融行业人脸识别全行级应用；2017年，眼神科技虹膜识别应用于银行系统，多模态融合应用在银行上线。满足强安全、多场景、大数据库下的应用发展，通过多模态生物识别的统一融合，才有可能覆盖尽量多的应用场景和应用人群，在准确性、效率性、体验性等方面实现很大改善，满足**大底库下既精准安全又便捷友好的强身份认证需求。
人工智能作为新基建核心领域之一，展现出强大成长潜力，将成为产业优化的重要驱动。多模态融合将人脸、指纹、虹膜、指静脉等多种模态生物特征实现融合，同时满足识别安全性的高度、覆盖人群和场景的广度以及使用体验的优化度，或为人工智能深入拓展场景、实现万物互联提供不竭动力。
多模态融合，必然成为AI发展的未来趋势。尤其在“新基建”背景下，未来的市场驱动力也将横纵向延伸，更广泛、更安全、高辨识度、高客户体验成为未来人工智能发展的强需求。
眼神科技作为国内多模态生物识别领域的拓荒者，参与国家/行业79项标准的制定，是一家生物识别技术解决方案提供商，专注于人脸、虹膜、指纹、指静脉识别以及多模态生物识别融合技术的研发与应用。通过将大数据与生物识别技术结合，解决人工智能场景中的人机交互和强身份认证问题。眼神科技拥有人脸、指纹、虹膜、指静脉识别等多种自主知识产权核心算法及多模态融合算法，基于ABIS统-平台，实现**大数据底库下快速、精准无感知的身份认证，广泛应用于各类高安全、强隐私的身份认证场景。
随着人脸识别技术的广泛应用 ， 也在不断促进技术本身持续发展 。基础算法研究 、 人脸重建技术 、 戴口罩人脸识别 、 3D 人脸识别技术 、 新型人脸采集技术 、人脸聚类技术 、 和低质量人脸识别技术 ， 是产业界和学术界关注的热点课题 ，也预示了人脸识别技术的发展趋势 。基础算法技术热点包括模型结构设计 、 损失函数设计 、 无监督 / 半监督学习算法和分布式自学习算法等 。
模型结构设计目前主要有手工设计与网络结构搜索 (NAS) 两种思路 。ICCV 2019 轻量级人脸识别 (Lightweight Face Recognition) 竞赛结果显示 ， 虽然对大模型场景下结构改进带来的提升则较为有限 ， 但是轻量级场景下网络结构改进对于识别率提升较为明显 。损失函数设计的核心在于学习具备鉴别性且足够鲁棒的特征 。近年来基于度量学习与各类 margin — based 方法逐渐成为主流。在特征提取加速方面 ， 主要的方法有轻量级网络 、 模型蒸惚 、 稀疏量化等 ；
在特征比对加速方面 ， 主要的思路有量化以及各类近似近邻检索技术 。低质量人脸识别技术。在实际的动态应用场景下 ， 人脸识别技术由于场景的不可控因素 ， 采集到的图片质量与训练图片的质量有很大差异 ， 如人脸偏转 ， 大幅度侧脸 ；运动模糊和失焦模糊 ；遮挡物(例如口罩 ， 墨镜) ；低的光照强度和对比度 ；视频传输由于编过程产生的人脸信息丢失等 ， 这些因素导致准确率较度下降 。