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人脸识别发展瓶颈,碎片化应用或成为行业趋势

人脸识别发展瓶颈,碎片化应用或成为行业趋势

  人脸识别发展瓶颈,碎片化应用或成为行业趋势 

   作为人工智能技术的重要分支,人脸识别可谓是红透半边天,在安防

领域,更是多次协助相关部门进行缉逃、侦查、寻找走失人口等工作。当

下,人脸识别技术99%的识别准确率早已不是什么大新闻,各公司算法间

准确率的差异仅仅体现在小数点上,技术可以说已经较为成熟。

在此背景下,配合带有深度学习计算能力的前后端硬件,开展前端数据的

大量训练,才能实现产品和解决方案的落地。

泛化能力成为人脸识别发展的瓶颈

人脸识别技术长期面临着一个问题,即算法的泛化能力,这也是现阶段应

用的主要瓶颈。

比赛中表现良好的模型在面对实际应用中千变万化的场景时,性能也会明

显下降,尤其是无约束人脸识别,人脸往往有很多遮挡、光线不均匀的情

况,表情、像素也不一样,面部姿态变化巨大,且还有静态和动态之分,

算法限制很高。

因此,为推动人脸识别技术落地,往往会对场景进行严格定义,或者将算

法定位为对指标不敏感的辅助功能。实际应用中,人证对比、人像采集等

都需要设立具体的工程安装方案。不过,尽管这一做法推动了人脸识别技

术的落地速度,但会造成较高的成本,影响人工智能算法对传统应用的渗

透,也限制了获取信息的效率,不利于算法指标进一步提升。由此看来,

 

人脸识别算法在实际应用过程中也有碎片化的特点。

针对人脸识别技术碎片化的应用需求,软件的价值逐渐显现出来。相比硬

件,软件具有高扩展性,尤其是在对接用户个性化需求方面,具有短、平、

快的应用优势,客户可以按需定制,满足个性化需求。“软件定义”有望成

为AI安防发展的重要推手。

值得一提的是,AI平台的开放可以吸引众多开发者,进而推出更多适合碎

片化需求的应用,而更多类型的应用会吸引更多的客户,更多的客户又会

反过来促使平台吸引更多的开发者,形成良性循环。人脸识别作为AI领域

的重要技术,也将会随之进一步发展。

目前,人脸识别技术基础和产品化已经较为成熟,因此下一阶段的命题就

是如何系统化规模部署。不过,挑战与机遇并存,人脸识别仍然面临算法

场景局限大的难题,能够在多大程度上解决这一问题,从而降低部署成本、

开发深度应用,关系着人脸识别产品和方案能否真正在实际场景中落地生

根。

1月-14-2020

admin

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