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  • 人脸识别给我们带来了生活便利 但信息隐私安全问题必须考虑

    人脸识别给我们带来了生活便利 但信息隐私安全问题必须考虑

    人脸,承载了重要的个人身份信息。技术的发展,则让人脸成为了辨别个人身份的“重要数据”。各大手机厂商推出的新一代手机中,刷脸解锁已经替代了指纹解锁,一些支付系统也都纷纷采用了人脸识别技术。目前,人脸识别无疑是人工智能浪潮中最火热的、被广泛应用的技术之一,为生活出行、社会治安等提供了便利。 刷脸是否安全 “刷脸”进门,“靠脸”吃饭。。.。。.在人脸识别技术日渐成熟的今天,这些曾经的想象已经无限接近于现实。根据前瞻行业研究院的预测,未来五年中国人脸识别整体市场将快速成长,实现多行业应用,预计到2021年中国人脸识别市场规模将突破50亿元。 除了对隐私的担忧,公众对人脸识别技术另一方向的忧虑来自于技术本身的安全。此前,浙江小学生发现打印照片就能代替“刷脸”,骗过小区里的丰巢快递柜的新闻,似乎正是其“不靠谱”的写照。 与对隐私的担忧相比,对“刷脸”技术本身安全性的忧虑却有恐慌之嫌。实际上快递柜能被照片蒙骗,主要是因为其中并未加入活体检测技术,“如今连活体检测都不用就敢‘放出来’的人脸识别技术应用相当罕见”。 从技术本身来看,目前人脸识别分为2D和3D两种技术方案,以支付宝和微信的“刷脸支付”为例,两者使用的都是3D人脸识别技术,会通过软硬件结合的方法开展检测,来判断采集到的人脸是否为活体,可有效防范视频、纸片等冒充。 不同场景,不同边界 商业化场景:在满足个人信息主体“知情同意”情形下,鉴于人脸信息蕴含着更高的信息安全风险以及潜在的更广泛的信息内涵,企业应当谨慎评估使用行为是否遵循“合法、正当、必要”原则,避免被质疑“杀鸡焉用宰牛刀”。 基于公共利益的应用场景:与传统法学上对于肖像权的限制观点相类似,基于社会公共利益所需的情形下,自然人就其人脸信息所享有的权利也得以在一定程度内被限制。然而考虑到过度使用人脸识别技术可能对种族平等、言论自由可能带来的威胁,一般认为在公共场所使用这一技术时,建议注意遵守授权原则、法律保留原则、比例原则等。 人脸识别技术应用的合规问题 ①含人脸图像的照片的性质认定 《信息安全技术 个人信息安全规范》中,面部识别特征与个人基因、指纹、声纹、掌纹、耳廓、虹膜等一并构成个人敏感信息下的“个人生物识别信息”,保护程度和相关的合规要求均较一般个人信息更高。今年6月,全国信息安全标准化技术委员会发布了《信息技术 安全技术 生物特征识别信息的保护要求(征求意见稿)》,其中对于生物特征识别数据的定义为“生物特征样本、生物特征、生物特征模型、生物性质、原始描述数据的生物识别特征,或上述数据的聚合”,而“人脸”被列为可据以对个体进行识别的生理特征之一。然而,对于承载人脸图像的照片是否会被认定为个人敏感信息,我国目前尚未予以明确。 包含人脸图像的照片在性质上并非当然构成受到更高保护程度的生物识别信息/个人敏感信息,而是当经由特定技术处理后能够使其具有可识别个人身份的属性时,才会受制于更高的合规要求。 ②人脸识别技术的商业化使用 《网安法》要求网络运营者收集、使用个人信息,应明示收集、使用信息的目的、方式和范围,并经被收集者同意。将监控设备基于安监目的所收集的人脸图像、影像信息进一步应用于商业化的精准广告营销,超出了消费者对于其个人信息使用的正常预期。 因此,企业因安全监控等目的所获知的人脸图像、影像,如后续被用于其他商业目的,则需保障个人信息主体的知情、同意要求。此外,企业还需采取合理措施防止对该述信息的未经授权访问或获取,并遵循保存时限合理必要的最小化要求。 ③公共场所使用人脸识别技术的限制 一方面,政府基于建设智慧城市如在地铁等公共交通枢纽场地安装人脸识别装置或基于行政执法目的收集、使用人脸信息,是对公共安全的保障甚至能够推动公共出行的便捷。另一方面,在日益增多的公共场所监控场景中,个人无法拒绝对于人脸识别信息的获取,也同时增加了个人信息被滥用的风险。 虽然上述为公权力使用场景,但其中所体现出的利益权衡对于在公共场所部署监控设备的企业而言依然有一定的借鉴意义。企业在处理人脸识别信息时应当考虑行为的正当性和必要性,应积极制定并遵从敏感信息处理政策,以明示告知信息主体并取得信息主体的妥当授权,确保收集和处理该信息仅应以其业务目的之必要为限度,并在上线监控技术之前对其可能对个人隐私造成的影响予以评估。 ④人脸识别技术下的歧视问题 随着我国对于个人信息处理的合法性、透明性要求日渐增强,企业在完全依靠自动化算法处理人脸识别信息并作出显著影响个人信息主体权益的决定时,为了避免可能的算法歧视对自然人造成的影响,建议应: (1)全面告知人脸识别信息的使用用途; (2)AI自动算法的工作原理以及AI将使用何种特征来评估数据主体; (3)就收集人脸识别信息以及后续的AI处理行为获取数据主体同意; (4)向个人信息主体提供申诉方法,以保障受影响的主体质疑自动化决策所做结论的权利。 受限于技术发展现状、原始数据的偏差、算法设计者自身的偏见,使用人脸识别算法通过标签化的判断方式增加了作出歧视性决策的风险,而这些风险绝大程度上将由本身已处于相对劣势地位的人群承担。在缺乏监管、有效保障措施、透明度和问责机制的情形下,人脸识别算法的运用将加速现有的不平等现象。而令人担忧的是,通过借助复杂晦涩的算法,歧视往往以一种不易察觉的方式进行。 我国法律对面部识别特征进行较为严格的保护 人脸识别带来的便利不可忽视,然而技术的发展没有边界,但技术的使用必须有边界,可这个边界是模糊的。哪些场景可以应用,哪些领域可以扩展,均无明显规范。因此,当其逾越了边界,自然就产生了诸多争议。 我国关于人像采集的法律法规主要集中于出入境管理、身份证办理、刑事侦查、道路交通安全管理等法律法规,公安机关等相关政府部门有权力强制采集数据主体的人像、指纹等生物识别信息。比如,《身份证法》第三条规定居民身份证登记的项目包括本人相片、指纹信息等。 除了法律对人像采集有强制性规定的场合之外,人脸识别正在被广泛运用到火车站/飞机场的“刷脸进站”、学校的课堂监控、企事业单位的“真人打卡”等公共管理领域,以及银行等金融机构的身份验证、支付宝等第三方支付的身份验证、在线美颜和P图等商业领域。上述行为是否符合《网络安全法》及相关信息保护法律规范的要求值得思考。 其实,从人脸识别的技术来看,除了首次在数据库中存储的面部识别特征,在此后的面部识别中采集的面部特征可以仅用于校对,而不进行存储。不收集或减少收集不必要的个人敏感信息也符合《网络安全法》关于数据收集的“必要”原则,同时也可以减少数据泄露的安全风险。 结尾: 人脸信息,作为人体重要的生物信息,在技术发展的推动下,已经应用到支付、娱乐、安防、教育等各个生活领域。技术是一把双刃剑,人脸识别作为一项高新技术,人们在体验其为生活带来便利的同时,也不能忽视其带来的信息安全、隐私泄露等问题,更不能对其带来的法律风险视而不见。

    时间:2020-05-13 关键词: 人脸识别

  • 贸泽电子开售NXP i.MX RT106L和RT106F处理器

    贸泽电子开售NXP i.MX RT106L和RT106F处理器

    2020年5月13日 – 专注于引入新品的全球电子元器件授权分销商贸泽电子 (Mouser Electronics) 即日起开售NXP® Semiconductors的i.MX RT106L和i.MX RT106F跨界处理器。这是两款专门针对特定解决方案设计的EdgeReady™器件,搭载Arm® Cortex®-M7核心的高级实现,运行频率可达600MHz,分别适用于在各种物联网 (IoT) 和智能工业设计中执行高级本地语音命令操作和实时人脸识别响应。 贸泽电子分销的i.MX RT106L跨界处理器使开发人员能够以轻松、低成本的方式将基于本地命令的远场语音控制功能加入到各种物联网、智能零售和智能工业设备中。i.MX RT106L处理器采用NXP用于自动语音识别的全包式解决方案组合,其中包含模拟前端DSP、媒体和流媒体播放器,以及用于本地命令和唤醒词的自动语音识别引擎。这款处理器已集成到适用于本地语音控制的SLN-LOCAL-IOT解决方案中,该方案是一套完全集成的软硬件解决方案,能让OEM快速开发具备低延迟专属语音控制功能的产品。 贸泽开售的NXP i.MX RT106F跨界处理器是专门针对人脸识别应用而设计的。该处理器自带所需的授权,可以运行完整的NXP OASIS运行时库来进行人脸识别,使开发人员能够运用一整套功能组合,包括摄像头驱动程序、人脸侦测、置信度测量以及许多其他关键工具。此外,i.MX RT106F处理器还是适用于人脸识别的SLN-VIZN-IOT解决方案的核心。该方案是一套完全独立运作、开箱即用的软硬件平台,能大幅缩短人脸识别设备的上市时间。

    时间:2020-05-13 关键词: 处理器 人脸识别 rt106f

  • 刷脸支付的深水是谁在搅乱的

    刷脸支付的深水是谁在搅乱的

    在今天,“支付”一词似乎可以大谈特谈。 一方面,支付虽然一直是交易的一个关键环节,但是在传统模式下支付手段较为单一,尚不足以拎出来单独谈论。 不像今天,随着互联网经济的兴起,支付方式多元化的趋势越来越明显,社会曝光度与媒体聚焦性也愈发强烈。 另一方面,支付伴随着互联网效益的扩散,已经不仅仅局限于纯粹的市场流程,与新技术、新产业的挂钩结合,价值新增,屡见不鲜。 更有成为当前两大互联网巨头阿里与腾讯比拼角力的重要领域,从线上打到线下,支付的应用不断在创新方式,席卷零售市场。 以2019年为见,本年度最火的支付方式不外乎刷脸支付,也正是本文想要讨论的一个方向。 值得注意的是,在10月份的第六届世界互联网大会上,银联携手60余家银行联合发布一款智能支付产品“刷脸付”,简单直白,直指刷脸支付市场。 为此,“国家队”大举进军刷脸支付市场,相比过去支付宝与微信支付两强之争,在该市场尚未落座定局的情况下,未来的发展或也将迎来不一样的态势。 2019起风的一年:“青蛙”捕“蜻蜓”,“蓝鲸”跃出水面 普遍的看法,刷脸支付是移动支付市场之争的延展。 2015年春节,10.1亿次收发的春晚红包,正式刷新国民对于移动支付的印象,自此微信支付开始逼近支付宝的城围之下,两者之争愈发激烈。 此后,不可避免的市场趋势出现,微信支付增长,支付宝下滑,两者达到了一个相近的节点,两分天下。 尽管,支付宝仍然占据着大份额(超过53%)的移动支付市场,但是微信作为当前全网top 1的App,与腾讯强大的社交体系相持,对支付宝的威胁不可谓不大。 以数据来看,手机端无疑是腾讯的优势战场。 此时的阿里,似乎正在有意避开腾讯的锋芒,以支付为导向,向线下开辟新的战场。 以刷脸支付的使用流程来看,这也确实是一个摆脱手机的支付方式。用户在使用过程中不需要携带任何移动设备,只要刷脸识别,便可完成支付。 具体的,是刷用户的哪个“钱包”,那就取决于商家的刷脸支付设备。 2018年12月,支付宝正式推出刷脸支付设备“蜻蜓”,相比之前的刷脸机器,其在体积、价格与使用流程上都做了非常大的改进,更有向中小商家普及推广的可能。 然而,就在支付宝“蜻蜓”起飞之际,微信支付紧随其后,于2019年3月正式推出其刷脸支付设备“青蛙”,对标之下,火药味十足。 青蛙捕蜻蜓,一池塘水再被搅乱。 一方面,不管是“蜻蜓”,还是“青蛙”,两者都有意降低使用门槛,以开放的模式向市场推广旗下刷脸支付设备,不需太复杂的流程; 另一方面,在“支付”的核心层面,双方又进入了补贴战,只要用户通过刷脸支付设备向商家付款,商家便可获得相应的返利,导流之意十分明显。 “蜻蜓”飞,“青蛙”赶,2019年围绕着两大刷脸支付设备品牌,市场之下,是刷脸支付不断下沉,大规模商用化的过程。 而在10月底,银联的入局更是让市场的风口持续加剧。 在第六届世界互联网大会发布“刷脸付”之后,银联与微信支付的刷脸支付终端完成聚合,由银联商务发布了旗下刷脸支付设备“全民付蓝鲸”(以下简称“蓝鲸”)。 “蓝鲸”跃出水面,在刷脸支付起风的一年,市场的风向也迎来新的变动。 此前,“青蛙”与“蜻蜓”的刷脸支付设备都只是单一的账号体系,“蜻蜓”刷支付宝,“青蛙”刷微信,泾渭分明。 如果需要交叉支付,那么只能回归二维码的形式,由用户通过手机扫描终端屏幕来完成,不能刷脸,壁垒明显。 “蓝鲸”所做的聚合,便是系统之内嵌入两套账号体系,银联刷脸付与微信支付,用户可自主选择,即一张脸在同一个设备刷两个“钱包”。 很显然,强风之下,“蓝鲸”驮着“青蛙”出场的局面对于未来刷脸支付市场的走向是一个明显的信号,终端设备的壁垒会被打破,刷脸支付迎来新的格局。 被撑大的市场风口,“橄榄型”的刷脸支付产业生态 再以近期的市场表现为例,回过头先说整个刷脸支付的产业生态。 一条相对完整的产业链,从上游的阿里、腾讯、银联和刷脸支付设备厂商,到中游的服务商与代理商,最后到下游的零售门店与商家,产品研发、推广、落地三个步骤似乎都在有条不紊的进行,但细看下来,也有疑虑。 都在说,刷脸支付很火,但如今在日常的交易过程中,使用更多的还是二维码支付,结合产业上中下游的表现,大致可以将当前的产业模型总结为“橄榄型”。 上游的厂商不多,仅阿里、腾讯与银联有能力在推行刷脸支付,第三方的设备制造虽然归属上游,但更多居于幕后,总的来说对于市场风波的影响并不算太大。 下游的商家落地,除了一些大型商超、自动贩卖机、高校食堂等有限场景,刷脸实际上并没有网络热议的那样,颠覆二维码支付,成为主流,至少目前该模式还有待市场验证。 那么,作为本年度的风口之一,刷脸支付先在哪里火了呢?“橄榄型”模式,膨胀的地方在于中部,对应的正是刷脸支付的服务商与代理商。 在当前的一些论坛和关于刷脸支付的讨论下,大抵都能找到类似的“合作”项目信息,中游服务商与代理商的极力宣传与渗透,着实让刷脸支付在大众视野火了一把。 此前阿里牵头、微信后入,两强之争,双方都有意以开放、补贴的合作模式向市场推广刷脸设备。但是,很显然,如今中游部分“膨胀”的服务商与代理商鱼龙混杂,出现了诸多市场乱象,如收取高额加盟(代理)费之类的,让刷脸支付陷入“骗局”争议。 可惜,对于部分中间商而言,风口未能吹来大把钞票,反而顺走了钱包,交了一笔智商税。 未来,随着“蓝鲸”的发布,更多聚合设备或将在市场继续推出,那么,以代理和服务为中间环节的风口仍有加剧的可能。 不难理解,刷脸支付在阿里、腾讯与银联的推广下,势在必行。只要线下零售市场仍有刷脸设备的增长空间,对于投机主义者而言,这场风便不会停下,更何况“聚合”恰是一个更好推崇的噱头。 可以预测,2019刷脸支付起风的一年,仍会持续到2020年,大规模的商用化普及仍需要一定时间来填充当前的零售市场,特别是在今天都在进行新零售改革的重要节点。 跳出市场风口,刷脸支付真的是一个好方式吗? 若是把注意力从刷脸支付设备转移,重新的审视一下刷脸支付这项技术,宣传上号称颠覆二维码支付的新式支付手段,是否称得上是一个好的支付方式? 据智能相对论了解到,湖南部分高校已有支持刷脸支付的自动贩卖机落地,主要分布在宿舍区、教学区等学生流量比较密集的场景。 对此,我们对学生进行了刷脸支付体验方面的采访: 问:“楼道中的自动贩卖机的刷脸支付,体验效果怎么样?” 答:“挺好的,(支付宝)刷脸支付会比扫码优惠两分钱(笑)” 问:“除此之外呢。..。.” 答:“(认真)其实,像某些时候没带手机的话,还是挺方便的。比如,有时候下楼拿外卖,临时想买瓶饮料,刷一下脸就好;或者是考研复习,肯定是不会带手机去的,在教室想要买饮料的话,也能刷一下。..。..” 梳理下来,一个关键点,即在围绕着“不带手机”的前提下,解决用户的支付需求,刷脸支付在场景落地方面是得到一定的市场认可的。 然而,在今天的日常生活中,手机与人几乎是不可分割的组合,不带手机的情况会有,但是也不会太多。 那么,对此刷脸支付又有多少的应用空间呢?换个角度来看,刷脸支付要走向大规模商用化,必然是刷脸支付设备要入驻到中小商家的柜台。 而对于中小商家而言,他们的接受程度有多高呢? “中小商家的话,不好推广啊。..。..”湖南的代理服务商纷米科技的相关从业人员在接受智能相对论咨询时说道。 不好推广,背后或多或少体现了中小商家对刷脸支付设备的态度。 “一张二维码就可以搞定的事情,为什么需要搞个刷脸支付?”智能相对论在与楼下小卖部的大爷调侃时,再次笃定了二维码支付在今天移动支付市场的主流地位。 不得不说,客观的看,中小商家经营费用有限,二维码支付的低门槛、高效率、高普及程度都足以将其列为首选,当前的刷脸支付与之相比,还是有些差距。 目前,部分媒体和代理商会有类似的看法,即刷脸支付在未来取代二维码支付,成为主流的支付方式。 但是,客观来说,前者尚需验证,后者仍是移动支付市场的中流砥柱。站在用户与商家两个层面,多个支付方式对于用户而言是多一个选择,是好事; 而对于商家而言便是多一个经营成本,在刷脸支付方式尚未平衡成本与收益的权重之前,这都不足以成为商家更换或补充支付设备的动力。 所以,刷脸支付还有很长的路要走,至少在看到终点之前,好坏的论断都是过于草率的。 这场风,还须吹久一点。

    时间:2020-05-13 关键词: 人脸识别 刷脸支付

  • 刷脸时代 推动了人脸识别国家标准建设速度的加快

    刷脸时代 推动了人脸识别国家标准建设速度的加快

    12 月 11 日讯,随着人脸识别这一前沿的人工智能技术逐渐渗透在社会的方方面面,相关标准也将有据可依。 全国信息技术标准化技术委员会生物特征识别分技术委员会换届大会日前在北京召开。会上,云从科技入选国家标准人脸识别工作组,与腾讯、阿里、小米、平安科技、商汤科技等其他 27 家企业共同组成人脸识别技术国家标准工作组,全面推动人脸识别国家标准制定工作。 作为拥有自主知识产权核心算法,以及人脸识别国家标准起草与制定企业,云从科技将在国家标准人脸识别工作组中,充分履行制定国标、行标的职责,加速人脸识别技术的产业落地,引领人工智能行业可持续健康发展,为标准化事业贡献“云从智慧”。 人脸识别技术引爆“刷脸时代” 国家标准制定速度要加快。靠脸吃饭、刷脸取钱、看脸值机、刷脸购物……以人脸识别为代表的生物特征识别技术,已经贯穿人们的日常生活。 进入 2019 年,生物识别技术更是进入大规模应用阶段。其中,人脸识别技术因具有更成熟的安全性、保密性和方便性,在金融、公安、边防、航天、教育、医疗等多个领域的应用场景不断增多,“刷脸时代”全面爆发。 作为国内人工智能领军企业,云从科技努力在“刷脸时代”发展中贡献自己的力量,开发的人脸识别技术识别速度达到 0.001 秒,与实体经济实现了深度融合。去年初推出的“3D 结构光人脸识别技术”,更是中国企业将结构光技术在人脸识别系统上的首次应用,代表了我国结构光人脸识别技术的新标准。 值得一提的是,云从科技的活体检测模组和刷脸支付 PAD 也已顺利通过了 BCTC(央行、银联指定刷脸支付检测单位)检测,其性能达到金融支付标准中的最高安全等级(增强级)。 凭借国际领先的人工智能技术,云从科技服务了 400 余家银行 14.7 万网点、80 余家机场等场景领域,奠定了重要的行业地位。随着人工智能与支付行业的融合愈加紧密,成为支付行业一股不可小觑的新生力量。今年 8 月,人脸识别支付更是作为重点发展目标被写入央行官方规划之中,足以可见它所蕴含的广阔前景和市场潜力。 标准先行,率先参与刷脸支付标准制定。在认可刷脸的应用落地的同时,央行对刷脸的安全性和便捷性也提出了更高的要求,并提出,探索人脸识别线下支付安全应用。 中国电子技术标准化研究院分委会主任委员、工业和信息化部电子信息司处长吴国纲指出,产业成熟的过程中,标准发挥着重要作用。面对生物特征识别技术快速发展过程中伴随的潜在问题,需要制定相关标准去规避风险,规范行业。 作为人工智能科技企业,云从科技不仅大力推动刷脸支付的产业化升级,也及时推动国家与行业制定以适应市场与大众需求的标准与规范,促进人脸识别技术能在各应用领域中“落地开花”。 早在 2018 年 10 月,人民银行科技司指导商业银行、银行卡清算机构、科技公司等 40 余家单位成立工作组,提出以人脸特征作为路由标识实现转接清算的人脸识别线下支付安全应用技术方案及规范。 云从科技一开始便参与央行刷脸支付标准的制定,在央行刷脸支付技术的验证方面做出重要贡献。2019 年 1 月,技术规范试行发布;同年 3 月云从科技与银联总部签订“人脸识别产品服务协议”,作为刷脸支付的主要算法厂商;同年 4 月,项目进入试点验证工作阶段。截至目前,云从科技与银联、农行、建行、联迪、等在内的多家各级单位共同参与了项目试点工作;10 月,中国银联携手云从科技等企业在第六届世界互联网大会上,联合发布全新智能支付产品“刷脸付”。 云从科技还是《人脸识别线下支付安全应用技术规范(试行)》行业标准的主要起草单位。在引领行业标准的同时,云从科技不断与上下游伙伴建立合作关系,不断提升智慧识别及活体检测技术,并在硬件产品研发及人脸识别算法领域不断深耕。 云从科技还是业内第一个同时承担国家发改委人工智能基础平台、应用平台,及工信部芯片平台等国家重大项目建设任务的人工智能科技企业。去年,云从就加入国家人工智能标准化总体组成员,推动中国人工智能标准制定工作的同时,参与人工智能标准化白皮书编写。 2019 年 11 月,云从科技入选国家标准人脸识别工作组。随着国家人脸识别标准工作组成立后,云从科技将全力发挥企业带头作用,联合其他 27 家组员单位,研究人脸识别行业状态,基于人脸识别标准体系制定具体领域的国家标准计划。同时,组织人脸识别领域标准的宣贯、培训推广,全面开展行业产品测试认证工作,推进我国人工智能与人脸识别领域健康发展。 这是云从科技用技术为社会谋福利的一个缩影。此前,云从科技已受邀参与包含国际标准联盟 ISO/IEC、ITU、IEEE-SA 在内的 82 项国际、国家、行业标准、团体标准制定,并在迪拜全球 AI 治理论坛提出四项建议,全面推动了 AI 技术与伦理规范发展。 今年 6 月,国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》。这是我国首次发布发展人工智能治理原则,提出发展负责任的人工智能。科技向善,用技术为社会谋福利。 云从科技创始人 周曦,云从科技积极响应并推动人工智能在应用创新中的突破。例如在安防领域,公安将人工智能技术用于寻找走失人员及关爱孤寡老人上,以往民警需要每天上门查看孤寡老人状态,现在可以通过人脸、人体及轨迹技术确认孤寡老人是否活动,如有异常立即上门。 再比如,医学上应用图像处理,可以识别早期癌症等疾病,从而挽救更多人的生命。 截至目前,在人工智能行业保持领先地位的基础上,云从科技在金融、安防、交通、零售、教育等领域均取得重大进展,实现“定义智慧生活、提升人类潜能”的愿景。 刷脸时代,“护脸”必做这三件事 1. 爱护好自己的脸庞 虽然每个人就长了一张脸,但真要识别起来就那么简单吗?并不是。人脸识别具有一定的不稳定性,人的面部会因为浓妆、过敏、受伤、整容等因素发生较大变化,甚至拍摄角度不同也会影响识别,这导致人脸识别准确度会一定程度下降。比如你在人脸识别采样的时候是素颜,但是你今天化了浓妆,还剪了刘海,系统识别的时候就可能出现延迟或多次提示你重试,搞不好还会识别不出来。 因此在日常生活中,要享受轻松愉快的“刷脸”生活,我们首先要呵护好自己的脸庞,避免受到“伤害”。 2. 保护个人影像资料 前不久腾讯手机管家对外发布消息称,警惕类似某些手机 FaceTime 视频通话的诈骗事件。目前一些支付 App 采用了人脸识别技术,让用户直接“刷脸”支付,而不法分子利用 FaceTIme 录制用户脸部视频后,有可能借此通过单一“人脸识别”验证,进而盗取用户的账户里的财产。 此外,一些免费 App 会提取用户信息,不但对用户的信息安全造成一定风险,而且在那些免费“变脸”的 App 里,其实也保存了用户的动态视频信息,而且以女生居多。同样是摇头、点头、张嘴等简单动作,“变脸”平台并不只是验证用户信息这么简单,而是录下了用户验证的整个过程。再将面部动态信息或者完整的视频信息拿到网上进行叫卖。用户影像资料被非法出售,让本来具有单一生物特性的“人脸识别”技术留下安全隐患。 3. 加大人脸保护监管力度 通过立法的形式进一步保障公民个人信息安全,应尽快建立生物识别的法律和技术标准,比如什么地方能用,怎么使用;用什么技术采集、达到什么样的安全级别、采集多少个点位的特征、信息要做多少层加密,规定“刷脸”数据的使用边界,不能让人脸识别技术成为法外之地。 诚然人脸识别技术尚不能将人脸作为唯一的凭证,还要结合短信、验证码等传统验证手段一并使用,或者控制刷脸识别运用范围。但相信,未来将是一个“靠脸吃饭”的时代。不管是银行的刷脸取现、支付宝的刷脸支付、地铁的刷脸进站,以及发布不久的 iPhone X 的 Face ID,这些都代表着人类在迈向“一张脸走天下”的道路上更进了一步。因此,务必保护好自己这张脸,将来它可是唯一的“通行证”。

    时间:2020-05-13 关键词: 人脸识别

  • 幼儿园搭建完善人脸识别考勤系统 加强幼儿园的安全管理

    幼儿园搭建完善人脸识别考勤系统 加强幼儿园的安全管理

    由于近几年校园安全频发,得到了社会各界广泛的关注,单一的人为保护已经不能满足校园安全,需要用高科技的手段来辅佐。如果能建立一套可行的人脸识别考勤系统,就可以实时记录孩子进校、离校时间,保障安全。 面临挑战 在幼儿园设立考勤系统能够帮助幼儿园的工作顺利展开,也能给家长推送孩子进出校园的消息。专注于幼儿园管理的玺越传媒专为其定制预警式的人脸识别考勤系统,但还要满足以下的条件: (1)当日幼儿出勤信息能实时更新至后勤管理端上; (2)不同硬件形态的考勤设备数据能汇总到一起; (3)考勤系统的维护和管理需尽可能地便捷和简单。 解决方案 借助蒲公英智能组网(硬件+软件)功能,满足幼儿园考勤的特殊化需求。 (1)人脸识别考勤系统每日采集幼儿进园的图像,并实时转化为数据信息通过蒲公英VPN组网传输到后勤服务器上; (2)蒲公英支持接入不同硬件形态的考勤设备,只要将考勤设备连接至蒲公英路由器的网口,也不受系统的限制; (3)蒲公英智能组网操作简单,在Web管理端可对组网全盘管理,无需有技术背景人士。 方案部署 (1)现场设备: ①设备前端:将园区内监控录像机与人脸识别设备与蒲公英路由器连接; ②后台端:人脸识别管理端与监控存储服务器与蒲公英路由器连接; 现场路由器部署完成后可进行组网,使得数据走蒲公英VPN传输。 ③厂家工程师:登录蒲公英客户端软件,当前端人脸识别设备出现故障时,可加进幼儿园组网中,对远端设备进行诊断和维护。 (2)人脸识别考勤端: 将幼儿园设备前端和后台端的蒲公英组网,人脸识别系统在学生入园时需进行人脸识别匹配认证,认证通过门禁系统即放行;并且数据采集器实时将孩子进园的时间和照片传输至后台电脑管理端,系统向家长的手机发送提示短信,以保证孩子的安全。 (3)监控设备端: 幼儿园区域内的监控画面经VPN链路传输至监控服务器上,系统对于陌生人反复徘徊及长期滞留、孩子意外出园等行为进行自动分析、判断和告警;同时监控幼儿在教室内的日常情况,当出现意外事故或异常现象时方便对录像资料的查询和回放。 在设立了由蒲公英提供数据传输链路的人脸识别考勤系统后,老师和园长在系统中即可了解当天学生的实到人数,推送幼儿到园时间消息给家长,并及时对请假的幼儿情况进行跟踪和记录,以避免不必要的隐患。也满足了家长对幼儿人身安全保障的迫切需求,解决家长的后顾之忧,考勤签到、安全把控一步到位。 由蒲公英组网组建的智能人脸识别考勤系统+监控系统具备良好的扩展性,能轻松应对幼儿园招生规模的扩大,在不变动原组网结构前提下,只增加前端设备即可实现系统扩容;幼儿园教室对网络技术方面了解较少,蒲公英很好地兼顾到了这点,组网完成后,系统能稳定运行,无需额外管理智能组网。

    时间:2020-05-13 关键词: 人脸识别 考勤系统

  • 零售业加上人脸识别技术是否有必要

    零售业加上人脸识别技术是否有必要

    一名男子走到了鹿特丹中心的一家珠宝商门前,虽然门庭若市但是他却一直站在门前等候进入。当他徘徊在门口时,面部识别摄像机快速扫描了他的脸,并从当地警察部门的观察名单中交叉引用已知扒手的形象。原来,这是因为他之前有过入店行窃的犯罪前科,所以珠宝商不想让他进来。 这是在2011年所发生的被称为“FotoSwitch”的一个先例。以鹿特丹Rihnmond警察部门运行的程序为基础,由荷兰安全部、司法部、金融监管局以及西班牙生物公司赫塔安全(Herta Security)协力完成。 监控给了珠宝商在客户进入之前快速筛选的机会。如果一个人戴着如墨镜之类的东西遮住了自己的脸的话,门也将保持锁定状态不予通过。 这是零售商们试图用以打击盗窃犯罪的最新方法。但它真的足以扭转这种看似不利的局势吗? 人脸识别系统无法防范层出不穷的盗窃手段 来自英国国家统计局的数字显示,在2014年4月到2015年3月之间,全英国入店行窃的犯罪总数为326464起,相比于前两年的321078和300623,盗窃犯罪似乎反而越来越多了。究其原因是盗贼开始使用新的招数来试图窃取商品——如“闪抢(flash rob)”。如今,盗贼也开始通过社交媒体统筹规划一起行动来行窃了。 美国零售系统研究机构(RSR)的Steve Rowen说,在对零售商的调查中我们发现,防止商店里的商品被扒手盗窃是零售商们常见的挑战。这需要一个更为有效的工具,不仅是监控设备,还需要专业人员对展品的严格管控。“说实话,零售商是无法仅通过闭路电视来得到一个人的更多描述的。”Rowen博士说。 闭路电视是一个典型的防盗方式,能够获取犯罪嫌疑人的外貌特征,但是这也可能是一个死胡同。因为,如果没有人能够把这个外貌特征与已知或有嫌疑的扒手的列表交叉比对的话,那么这就是徒劳无功的。 越来越多的零售商正在考虑使用面部识别,以保证他们的财产安全。FaceFirst的CEO Joseph Rosenkrantz表示,其开发的面部识别技术已经被用于多个行业。但是他说,就在几年之前,大多数零售商还都不会去选择使用面部识别技术,原因在于成本太高。 赫塔安全的国际业务发展经理Gary Lee表示,赫塔的技术非常方便,只需要捕捉到一个镜头就能够与数据库交叉匹配,其最多可在人群中识别20到30人的面孔。该公司并没有透露都有哪几家零售商正在使用他们的技术,但可以肯定的是,它目前正在几家较大的电子产品连锁店测试它的面部识别系统。 FaceFirst的Rosenkrantz表示,其技术主要用于杂货店、DIY商店以及大型零售商。工具和电子类产品更容易转售,这使得它们成为了盗窃团伙最大的目标 人脸识别系统需要连接到数据库 那么,面部识别工作是如何进行的呢?当该设备确认匹配到数据库后,会提醒店主并提供扒手的详细信息,如他们的长相、名字、最后一次被捕的时间地点、犯罪的性质等。 “需要强调的是,所有的这些信息都只会被打包并通过电子邮件发送到该地点的安防负责人处。”Rosenkrantz说,“比方说,埃塞克斯有500家商店,有一个人走进了其中一家商店,对其他商店的管理者也进行通知是毫无必要的。该系统有位置感知能力,这是为了胜任这项工作所必须提供的一个基本功能。” 使用面部识别存储就必须让自己的用户访问已知的扒手的数据库,所以这往往是在当地警方的协作下来共同完成的。 越来越多的商店都开始选择使用生物安防系统,有超过四分之一的受访者在最近的调查中承认,他们最近开始使用了面部识别安防系统。这在一方面的确能够保持自己商品的安全,不过商家也要了解该系统的工作流程,并严格把控谁能够访问该存储卡。 Rowen表示,面部识别技术和高清数码摄像机对于零售商而言确实是一项巨大的投资。他们也正在寻找是否有其他更为廉价的方式能够替代该技术的部分项目,使之更具性价比。 “我们采访了一个历史久远的大型百货商店,他们表示已经通过这种面部识别技术成功打击了盗窃犯罪行为,减少了损失。那些试图在他们的商店里行窃的小偷,只能说是在错误的时间出现在了错误的地点。”Rowen博士说。 在文中提到的调查结果显示,卖场几乎一半的人都表示他们赞成使用某种形式的面部识别技术,只有7%的人认为该技术是侵犯隐私的。但是,这引发了另一个问题。到底应不应该让客户意识到在他们正在享受剁手的过程中,眼前正有摄像头在一直跟踪他们呢? Lee认为,这只不过是我们已经在日常生活中习以为常的闭路监控的一个扩展而已。 “如果这个系统被用于好的事情上,保护顾客同时也能保护企业的话。我认为这是完全没有问题的。”但他也补充说,只要这套系统是“在规则之内进行”的话,还是能够被顾客所容忍的。 人脸识别系统是一种隐私的侵犯? 隐私仍是一个重点问题。在今年9月的英国内政部公布的一份报告中,鼓励了对生物特征数据的处理,其中包括面部识别系统,同时也将开始研究如何进行更有力的监管。 由于这些担忧,一些初创企业都试图找到不通过拍摄人脸来收集个人的图像就能够跟踪顾客的方式。 总部设在美国马萨诸塞州的Netra就是一个例子。它的技术简单来说就是通过检查商店里的监控录像,同时在产品和客户中进行识别,这将能够在事故发生后帮助了解当时的情况。 “我们提取很抽象的外观特性,绝对不会侵犯到顾客的个人隐私。” Netra的CTO Shashi Kant说。Netra软件能够检测到的只有像是一个人的衣服的颜色、头发的长度或者他们的背包或手袋特征(如果有的话)。 “在大多数情况下,我们有足够的外观特征来对人与人之间进行区分。其实不只是人,人们所携带的东西,例如背包或购物车等。所有这些元素都可以进行辨别。”他说。 Prism也创造了一个和Netra类似的工具,它把相机转变成为了智能数据中心,通过现有的闭路电视的录像来对在商店内顾客的举动以及货架上的商品情况进行记录。“我们使用的是一个更为保护隐私的办法。。.。。.不一定说我一定要去跟踪一个人,”公司的业务经理Bob Cutting解释道,“像Prism这样的软件,当被用来与已经到位的其他保障措施一起搭配使用时,如RFID标签和报警器等,效率是最高的。” “所有的系统都需要某种视觉上的验证。”他补充道。商店需要用一种方法来证明一个人的行径引发了报警,对象必须是一个实际的产品而不能是一个诱饵。 人脸识别系统的物理局限性 无论是生物扫描仪还是更为抽象的追踪工具,都需要调用商店里的摄像头,这是唯一的限制性因素,它们必须能够“看到”才能工作。“摄像头的摆放位置也是一种艺术。”CutTIng说。 FaceFirst表示,一般来说相机应该放在入口而不是通道。虽然通常需要面部扫描的准确率达90%才会引发警报,但是这其实是可以调整的。比方说在机场这种大场景下,就需要选择一个更为粗略的准确率,这是为了能够更加安全而作的妥协,Rosenkrantz说。 面部识别软件通常需要一个正面的视角,来更好的识别人的面部基本轮廓以及眼睛。 “我们已经尽可能的做到只需要最小的信息量。”赫塔安全的Lee说。“如果说这个人将目光转向侧面就会导致无法正确识别其外观特征的话,那这个软件可以扔了。无论怎样,这的确是一个物理限制。”李说。 预计,该技术在未来几年内会进一步发展,能够更加细致入微地进行识别,而这将吸引更多的客户。 “零售商正在挖掘和测试越来越多的识别技术,例如面部识别。”Rosenkrantz说。他认为市场对面部识别技术会越来越认可。 不过,这项技术也许能够发现可疑的购物者,但它也有其力所不能及的地方。举个很简单的例子,如果负责安防的员工监守自盗的话怎么办呢? 十一月,美国零售业巨头沃尔玛透露,它在为期数月的时间里在它的商场中测试了面部识别系统。它发现,这项技术虽然能够发现可疑的购物者,但如果是负责安放的员工监守自盗的话那么这个技术就毫无用武之地了。 无论怎样,零售业都将继续在更好的安全性和更好的尊重顾客隐私之间进行权衡,人脸识别技术也仍然还需要一些时间来找寻这个平衡点。

    时间:2020-05-13 关键词: 人脸识别 面部识别 数据库

  • 智能建筑出入口可能是哪一种技术

    智能建筑出入口可能是哪一种技术

    出入口控制系统accesscontrolsystem(ACS)是采用现代电子技术与软件信息技术,在出入口通过对目标的正确识别,确定对目标进行放行或拒绝,同时进行记录和报警等操作的控制系统,系统同时对出入目标的编号、出入时间、出入口编号等情况进行登录与存储,从而保证被控区域及目标的安全,实现智能管理。 出入口控制系统广泛应用于智能建筑的安全防范、车辆管理、物流管理、安检、银行等领域。 控制的目标包括人和物,在智能建筑安全防范管理系统中主要控制的是人,该系统通常又称为门禁系统。本文着重论述智能建筑出入口控制系统中不同的识别技术。 出入口控制系统的组成 出入口控制系统主要由目标识读部分、管理/控制部分、执行部分、传输部分、相应的管理软件以及云服务器等组成。典型的系统如下图: 出入口控制系统有多种构建模式。按其硬件构成模式划分,可分为一体型和分体型;按其管理/控制方式划分,可分为独立控制型、联网控制型和数据载体传输控制型。 一体型出入口控制系统的各个组成部分通过内部连接、组合或集成在一起,实现出入口控制的所有功能。 分体型出入口控制系统的各个组成部分,在结构上有分开的部分,也有通过不同方式组合的部分。分开部分与组合部分之间通过电子、机电等手段连成为一个系统,实现出入口控制的所有功能。 独立控制型出入口控制系统,其管理/控制部分的全部显示/编程/管理/控制等功能均在一个设备(出入口控制器)内完成。 联网控制型出入口控制系统,其管理/控制部分的全部显示/编程/管理/控制功能不在一个设备(出入口控制器)内完成。其中,显示/编程功能由另外的设备完成。设备之间的数据传输通过有线和/或无线数据通道及网络设备实现。 识读器的分类及特点 智能建筑中出入口控制系统控制的目标是人群,属于安全防范系统,识读器就是用于鉴别人员是否有权进出,识读器采集输入数据,与保存在控制器或服务器中的数据进行比对,数据一致则放行。常用的识读器有以下几种: 1)密码型: 密码识别:通过检验输入密码是否正确来识别人员的进出权限。这类产品又分两类:一类是普通键盘型,一类是乱序键盘型。主要特点是设备简单,使用方便,无须携带卡片,成本低。缺点是密码组数不能太多,密码容易泄露,安全性很差;一般人员无进出记录。密码型门禁一般应用于安全防范级别要求不太高的场合。 2)读卡器: IC卡即集成电路卡,是一种信息载体。IC卡通过卡里的集成电路存储信息,采用射频技术与支持IC卡的读卡器进行数据交换。IC卡是目前在出入口控制系统中应用最为广泛的一种读识方式。IS0标准卡尺寸为85.5×54×0.76mm IC卡的种类很多,分类方式有有多种。按读取界面可将IC卡分为接触式和非接触式两种;按读写方式可分为只读卡和读/写卡;按读卡距离可分为近距离卡和远距离卡;按供电方式可分为无源卡和有源卡。 A.接触式与非接触式: 接触式IC卡通过IC卡读写设备的触点与IC卡的触点接触后进行数据的读写。非接触式IC卡与IC卡读取设备无电路接触,通过无线技术的读写技术进行读写,卡内所嵌芯片除了CPU、逻辑单元、存储单元外,增加了射频收发电路。 在智能建筑的出入口控制系统中由于刷卡的频率较高,常用的是非接触式IC卡,它具有使用方便、可靠性高等到特点,较少采用接触式IC卡。目前接触式IC卡主要用于银行卡,具有使用方便、保密性好等特点。 目前市场上最常见的非接触式IC卡是逻辑加密卡,采用的是流密码技术,密钥长度也不是很长,普遍存在着一定的安全隐患,有被黑客破解的可能。在一些对安全要求高的领域倾向于使用内嵌微处理器的非接触式CPU卡芯片,CPU卡芯片内部都有双重安全机制,一是芯片本身集成的加密算法模块,二是CPU卡芯片特有的COS操作系统,而且采用国产芯片的国密算法是不对外公开的,因此国密算法一般比其他公开算法的加密算法具有更高的安全性。 B.只读卡和读/写卡 只读卡也称为ID卡,只能读取卡号信息;读写卡既可读取卡内信息,也可对卡进行写操作,可写入权限、有效期、金额等信息。读写卡广泛应用于智能门禁、城市公交一卡通、校园一卡通等。目前在深圳等地使用手机钱包,可以刷卡消费、乘坐公交,其实就是IC卡与手机SIM卡复合在一起,与本文后面提到的NFC是不一样的。只读卡读卡距离较读写卡远,在智能门禁系统也有较多应用。 C.远距离卡 普通的IC卡读卡距离在2-10cm,一般将读写距离在1米以上的读称为远距离卡,远距离还可分为无源卡和有源卡。远距离卡一般采用无线射频识别技术(RadioFrequencyIdentification),简称RFID,感应距离控制在3-10米。由于感应距离远,识别速度快,主要用于车辆的出入管理和自动收费。 3)近场通讯技术NFC 近场通信技术(NFC)是由非接触式射频识别技术(RFID)及互连通技术整合演进而来,NFC设备是在单一芯片上结合感应式读卡器、感应式卡片和点对点的功能,能在短距离内与兼容设备进行识别和数据交换。工作距离在10cm以内,工作频率为13.56MHz,目前智能手机基本都具有NFC功能。 NFC有三种工作模式:卡模拟模式(CardemulaTIon)、点对点模式(P2Pmode)、读卡器模式(Reader/writermode);NFC技术应用于出入口管理系统就是用卡模拟模式,这个模式其实就是相当于一张采用RFID技术的IC卡,用户只需在门禁读卡器前出示具有NFC功能的智能手机即可开门。该模式下,即使是在手机没有电的情况下也能实现刷卡开门。 NFC技术主要应用于移动支付、身份识别、出入口控制等场合,随着智能手机的普及、移动支付不断被消费者和商家接受,NFC技术的应用将越来越广泛。 4)生物识别 生物识别技术有指纹、虹膜、脸型、掌形、静脉和DNA等多种形式,由于指纹识别具有系统成本低、使用方便等优势,指纹识别成为了目前应用最为广泛的识别技术,几乎成为了生物特征识别的代名词。另外,人脸识别技术现阶段也发展得非常迅猛,在智能建筑中主要应用指纹识别和人脸识别。 A.指纹识别 指纹是指人的手指末端正面皮肤上凸凹不平产生的纹线。纹线有规律的排列形成不同的纹型。纹线的起点、终点、结合点和分叉点,称为指纹的细节特征点。 指纹识别即指通过比较不同指纹的细节特征点来进行自动识别。由于每个人的指纹不同,同一人的十指之间的指纹也有明显区别,并且指纹保持终身不变,因此指纹可用于身份的自动识别。 指纹识别具有使用方便、识别速度快、价格低等特点,指纹采集头的小型化,为指纹识别的集成化带来了便利,开辟了广阔的应用市场。同时指纹识别也存在一些问题;某些人或某些群体的指纹特征少,难成像;在指纹采集头上留下用户的指纹印痕,而这些指纹痕迹存在被用来复制指纹的可能性,存在安全性的问题。 现在指纹识别主要用于门禁和企业考勤,随着智慧家庭的建设的发展,指纹锁开始进入家庭用锁。 指纹采集头的小型化,指纹识别技术集成到智慧社区的可视对讲系统单元门口机中,方便业主进出门使用。 B.人脸识别 人脸识别利用分析、比较脸部器官的形状和位置特征信息来进行身份鉴别的计算机应用技术,它属于生物特征识别技术。目前人脸识别已成为模式识别和人工智能领域的研究热点。 人脸识别的主要流程是:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。人脸识别的算法有很多,常用的算法有:基于人脸几何特征的识别方法、基于整幅人脸图像的识别方法、基于连接机制的人脸识别方法以及基于三维数据的识别方法。 与其它身份识别方法相比,人脸识别具有非接触性、非强制性、并发性等特点,因而人脸识别技术有重要的应用价值。在智能建筑出入口控制系统中主要应用在门禁、考勤、机场安检等场所,一般与其它识别方式结合使用,比如集成在可视对讲单元门口机中。 人脸采集周围环境光线的变化,相似的人脸,人体面部的遮挡物,人脸变老、人脸整形等可能影响识别的准确性,通过进行人工智能补偿提高系统的准确率。需要注意的是,人脸识别系统必须正确识别摄像头前是一个真正的人还是一幅照片。以此防止使用者用照片作假,提升系统的安全性。 5)其它识读: 近年来,我国推行“互联网+”的国家战略,智慧社区建设方兴未艾,移动互联网技术的发展催生了新兴的识别技术。 A.手机APP识别 在智能手机中安装有门禁开锁APP,点击相应的门禁图标可以开锁。手机APP识别实际是识别手机的MAC码,机主身份信息与手机绑定,来实现身份确认的。智能手机通过WIFI或移动网络(4G)访问云平台服务器交换数据、确认身份,可以实现本地开门、远程开门,因此也被称为“云门禁”。 在社区中推广使用的社区服务APP,社区O2O中为了增加用户的粘度,大多绑定门禁开锁功能。 B.二维码识别 手机APP识别一般用于业主或固定客户,不适用于访客的身份识别,因此产生了手机二维码识别技术。业主的智能手机可以生成二维码,通过微信等社交工具发送给访客,访客在出入口门禁处刷收到的二维码可以开门放行。该二维码可以设为按时限使用或按次使用,过期作废,可以提高系统的安全性。 结束语 智能建筑出入口控制系统的识读器种类很多,新兴的识读方式也层出不穷,应用时可以根据项目实际情况选择一种或多种识读技术复合使用,合理的选择识读方式可以提高系统的性价比,用户使用更安全、方便。

    时间:2020-05-13 关键词: 人脸识别 二维码 智慧建筑

  • 生物特征识别技术朝着什么方向发展

    生物特征识别技术朝着什么方向发展

    生物识别技术,通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合,利用人体固有的生理特性(如指纹、脸象、虹膜等)和行为特征(如笔迹、声音、步态等)来进行个人身份的鉴定。 生物识别技术是目前最为方便与安全的识别技术,根据美国咨询机构TransparencyMarketResearch的预计,全球生物识别技术市场规模将从2015年的112.4亿美元,增长至2020年的233亿美元,复合年均增速为15.7%。生物识别市场正处在快速增长当中。 全球生物识别市场结构中,指纹识别份额达到58%,人脸识别的份额为18%,紧随其后的是新兴的虹膜识别,份额为7%,此外还有与指纹识别类似的掌纹识别,以及声纹识别和静脉识别等。各个生物特征识别的优缺点是什么,在产业化进程中有哪些困难需要克服,以及每类生物特征的代表性企业有哪些,今天的文章将为大家详细讲述。 人脸识别 人脸与人体的其它生物特征(指纹、虹膜等)一样与生俱来,它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提,与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点: 非强制性:用户不需要专门配合人脸采集设备,几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像,这样的取样方式没有“强制性”; 非接触性:用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像; 并发性:在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别; 符合视觉特性:“以貌识人”的特性,以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。 当下,人脸识别技术已经非常成熟,国内产业链也趋于完善,当下几乎所有的计算机视觉企业,都在做人脸识别,比如旷视科技(Face++)、格灵深瞳、商汤科技、中科视拓等。 人脸识别在具备较高便利性的同时,其安全性也相对较弱一些。识别准确率会受到环境的光线、识别距离等多方面因素影响;另外,当用户通过画妆、整容对于面部进行一些改变时也会影响人脸识别的准确性。这些都是企业亟待突破的技术难题。 指纹识别 我国第二代身份证便实现了指纹采集,且各大智能手机都纷纷实现了指纹解锁功能。与其他生物识别技术相比,指纹识别早已经在消费电子、安防等产业中广泛应用,通过时间和实践的检验,技术方面也在不断的革新。目前国内早已形成了完整的指纹识别产业链,比如,从事指纹芯片设计的上市企业汇顶科技,还有思立微、费恩格尔、迈瑞微等一众国产指纹识别芯片厂商。 虽然每个人的指纹识别都是独一无二的,但并不适用于每一个行业、每一个人。例如,双手长期徒手工作业的人们便会为指纹识别而烦恼,他们的手指若有丝毫破损或干湿环境里、沾有异物则指纹识别功能要失效了。另外对于在严寒区域或者严寒气候下,亦或者人们需要长时间带手套的环境当中,这也将使得指纹识别变得不那么便利。 虹膜识别 人的眼睛结构由巩膜、虹膜、瞳孔晶状体、视网膜等部分组成。虹膜在胎儿发育阶段形成后,在整个生命历程中将是保持不变的。这些特征决定了虹膜特征的唯一性,同时也决定了身份识别的唯一性。因此,可以将眼睛的虹膜特征作为每个人的身份识别对象。 根据富士通方面的数据,虹膜识别的错误识别可能为1/1500000,而苹果TouchID的错误识别可能为1/50000,虹膜识别的准确率高达当前指纹方案的三十倍,而虹膜识别又属于非接触式的识别,识别非常方便高效。此外,虹膜识别还具有唯一性、稳定性、不可复制性、活体检测等特点,综合安全性能上占据绝对优势,安全等级来说是目前最高的。 目前,虹膜识别凭借其超高的精确性和使用的便捷性,已经广泛应用于金融、医疗、安检、安防、特种行业考勤与门禁、工业控制等领域。国内在虹膜识别领域代表厂商有中科虹霸、虹星科技、聚虹光电、武汉虹识、释码大华等等。 掌静脉识别 掌静脉识别系统就是首先通过静脉识别仪取得个人掌静脉分布图,从掌静脉分布图依据专用比对算法提取特征值,通过红外线CCD摄像头获取手指、手掌、手背静脉的图像,将静脉的数字图像存贮在计算机系统中,将特征值存储。 静脉识别具有高度防伪、简便易用、快速识别及高度准确四大特点。最为重要的一点是,指静脉识别的特征已被国际公认具有唯一性,且和视网膜相当,在其拒真率(相同结构图,而被算法识别为不同)低于万分之一的情况下,其识假率(不同结构图,而被算法识别为相同)可低于10万分之一。但它同样有着难以规避的缺点: (1)手背静脉仍可能随着年龄和生理的变化而发生变化,永久性尚未得到证实; (2)仍然存在无法成功注册登记的可能; (3)由于采集方式受自身特点的限制,产品难以小型化; (4)采集设备有特殊要求,设计相对复杂,制造成本高。 目前静脉识别功能在市场的运用并不高,国内知名的企业为富士通、通元微智能科技、智脉科技。 声纹识别 与其他生物特征相比,声纹识别的优势在于: (1)声纹提取方便,可在不知不觉中完成,因此使用者的接受程度也高; (2)获取语音的识别成本低廉,使用简单,一个麦克风即可,在使用通讯设备时更无需额外的录音设备; (3)适合远程身份确认,只需要一个麦克风或电话、手机就可以通过网路(通讯网络或互联网络)实现远程登录; (4)声纹辨认和确认的算法复杂度低; (5)配合一些其他措施,如通过语音识别进行内容鉴别等,可以提高准确率。这些优势使得声纹识别的应用越来越受到系统开发者和用户青睐。 当然,声纹识别的应用有一些缺点: (1)同一个人的声音具有易变性,易受身体状况、年龄、情绪等的影响; (2)不同的麦克风和信道对识别性能有影响; (3)环境噪音对识别有干扰; (4)混合说话人的情形下人的声纹特征不易提取。 所以,声纹识别目前主要还是被用于一些对于身份安全性要求并不太高的场景当中,比如现在比较热门的智能音响。目前国内的科大讯飞、思必驰、SpeakIn、云之声都有推出相应的声纹识别技术。 步态识别 步态识别是近年来越来越多的研究者所关注的一种较新的生物认证技术,它是通过人的走路方式来识别人的身份的方法。 步态识别是一种非接触的生物特征识别技术。因为它不需要人的行为配合;特别适合于远距离的身份识别。这是任何生物特征识别所无法比拟的;不容易伪装。是让犯罪分子防不胜防的追捕手段,它不仅可以分析闭路电视捕捉到的嫌犯的行动情况,还能把它们同嫌犯走路的姿态进行比较。在一些凶杀案中,往往凶犯不让你看到他们的脸,但却能看到凶手走路的样子。采集装置简单、经济。因为只需要一个监控摄像头就行。 当前国内步态识别领域的企业,最出名的为银河水滴。 总结 生物识别技术也将迎来新的变化和需求,生物识别技术与互联网、物联网的交集将成为各行业的着力点。当前的单一的生物识别技术各有优缺点,在应用上难免会出现一些问题。所以,在一些安全等级要求较高的应用场景当中,往往会采用两种甚至两种以上的生物识别技术进行验证。随着物联网时代的到来,生物识别将拥有更为广阔的市场前景。

    时间:2020-05-13 关键词: 指纹识别 人脸识别 生物识别

  • 人脸识别产品不断丰富完善 预计2021年中国市场规模将达530亿元

    人脸识别产品不断丰富完善 预计2021年中国市场规模将达530亿元

    在人工智能上升为中国国家战略发展层面的背景下,中国人工智能技术进入新的发展热潮,人工智能商业应用遍地开花,其中,利用计算机视觉技术实现分析比较的人脸识别成为人工智能广泛商业应用的典型代表。根据亿欧智库《2019计算机视觉人脸识别市场研究报告》显示,2018年中国计算机视觉人脸识别市场规模为151.7亿元,预计2021年将达530亿元,年均复合增长率53%,市场规模增长迅速。 人脸识别产品不断丰富完善,市场应用集中在6大领域 人脸识别技术是基于人的脸部特征,对输入的人脸图像或者视频流进行识别比对,完整的人脸识别系统包括人脸图像采集、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及最终的匹配识别。 与人脸识别系统相对应的是硬件设备部署,从满足数据存储比对的云平台服务器,到数据传输的网络交换机、无线传输设备,以及前端具体应用的监控设备和智能识别设备,共同构成了人脸识别应用的底层支撑。目前,人脸识别市场应用已经形成了软件与硬件相结合的完善产品服务,并逐步向着软硬一体化方向重点发展,如带有识别功能的人脸识别摄像头、人脸识别考勤机、人脸识别闸机、人证对比一体机等。 产品的完善对人脸识别市场规模快速发展提供了有利条件,根据亿欧智库研究报告显示,人脸识别市场应用涵盖安防、金融、智慧园区、交通出行、互联网服务等多个行业领域。而安防作为人脸识别较早渗透的行业领域之一,庞大的市场需求使其成为了市场应用规模最大的下游行业,并成为人脸识别市场规模短期增长的主要驱动力,其次是金融和智慧园区领域。 安防市场的庞大需求成为人脸识别市场规模增长的主要驱动 得益于中国近年“平安城市”和“智慧城 市”等方面的建设,使中国安防产业保持稳定增长。2018年,以县、乡、村三级综治中心为指挥平台和以公共安全视频监控联网应用为重点的群众性治安防控工程“雪亮工程”被写入中央一号文件,并明确到2020年实现“全域覆盖、全网共享、全时可用、全程可控”的发展目标。 “雪亮工程”促进了安防产业中视频监控领域市场规模的爆发增长,极大刺激了高清摄像头、人脸识别摄像机等视频监控产品的需求。因此,以人脸识别为代表的人工智能设备在安防领域快速得到普及并实现商业应用。 根据国家统计局数据显示,2011年末,中国常住人口城镇化率达到51.27%;截至2018年末,中国常住人口城镇化率比2011年提高了8.31个百分点,达到了59.58%。相较于发达国家普遍70%以上,甚至超过80%以上的城镇化水平,中国的城镇化水平还远远不及发达国家,仍有较大的增长空间。 未来,随着雪亮工程的逐步完成,政府在视频监控领域的投入会有所放缓,但随着中国城镇化率的持续增长,中国城市安保的投入仍将保仍将成为视频监控领域市场增长的主要驱动,带动人脸识别安防市场规模持续稳定增长。 金融科技创新发展为人脸识别发展提供了机遇 随着互联网和新科技的发展,金融科技创新迎来了新的发展热潮,以人工智能、大数据、云计算为代表的核心技术正全面应用于财富管理、支付结算、借贷金融、保险等各大金融领域,驱动金融技术的变革与商业模式的创新。而人脸识别作为人工智能领域商业落地应用的代表,在2017年便开始被多家银行及金融科技机构广泛应用。 从金融领域功能需求来看,人脸识别技术主要用于实名认证、开户注册、自助取款以及刷脸支付,业务场景包含了网络交易、自助设备改造、智慧网点建设以及便捷支付等。 根据中国银行业协会2018年最新统计数据显示,中国拥有银行与金融机构合计4588家。其中银行4069家,主要包括6大国有银行(中农工建交邮)、12家股份商业银行、134家城市商业银行、812家农村信用社、1427家农村商业银行和1616家村镇银行;银行营业网点数量22.86万个,自助设备103万台。 根据亿欧智库报告数据显示,从人脸识别渗透情况来看,除大型国有银行、股份商业银行与城商行大规模布局人脸识别并实现应用外,其余大部分银行仍处于空白发展阶段,智慧网点改造数量不及20%,自助设备改造率不足30%。而2018年自助设备的交易笔数为400亿笔,支付宝与微信的线上交易笔数分别达到了1975亿笔和4600亿笔。 不论从待改造存量市场还是金融设备与交易笔数新增市场来看,金融领域人脸人别市场规模短期内都将保持快速增长的态势。 智慧园区建设带动了人脸识别应用需求的增加 智慧园区的核心是通过大数据、云计算、物联网等技术,对现有传感器、信息处理等软硬设备进行高度智能集成,从而形成智慧调控、统一协同、便捷管理的数字化智能综合园区,而人脸识别在智慧园区的通行应用中最为基础。 智慧园区包括校园、楼宇、商场、景区等场景,人脸识别技术通过系统解决方案,依靠闸机、考勤机、智能门锁等智能通行设备实现应用。 但中国智慧园区的整体建设改造率相对较低,人脸识别目前只是小规模应用。以智能门锁为例,中国智能锁在门锁市场中的渗透率不足7%,开启方式主要由密码识别和生物识别共同组成,而人脸识别在生物识别开启中的比例甚至不足2%。因此,人脸识别在智能门锁市场中拥有广阔的发掘空间。 未来,随着新一代信息技术的成熟发展,智慧园区的建设改造速度将进一步提升,推动智慧园区人脸识别市场快速增长。 人脸识别解决方案的不断完善将促进行业渗透的持续深入 2018年,中国交通运输客运量179.4亿人,相比于传统出行进站,人脸识别刷脸进站可实现3-5秒快速过检,大幅节省通行时间,提高交通运输效率;互联网服务通过人脸识别的实名认证,对提高网络安全,提升服务用户质量有极大推动作用;个人智能设备中的手机通过人脸解锁,将为用户使用提供便利。人脸识别应用的便利性以及行业需求的不断扩大,都将成为将推动人脸识别市场规模实现稳定增长的重要因素。 除此之外,人脸识别厂商对于行业解决方案的不断完善和创新,使得人脸识别在其他行业的渗透也将不断深入,如智慧零售、政务服务、智慧驾驶座舱等领域。因此,综合多领域市场发展需求,亿欧智库预计2021年中国人脸识别市场规模将达到530亿元。 随着人脸识别技术的持续深入和应用场景的广泛普及,预计2025年,中国计算机视觉人脸识别市场规模将突破千亿级别,市场发展前景可期。

    时间:2020-05-13 关键词: 人脸识别

  • 刷脸支付为人们提供便利 但普及之路还道阻且长

    刷脸支付为人们提供便利 但普及之路还道阻且长

    作为人脸识别技术一种广泛的应用方式,“刷脸”支付在2018年全面提速商用,正不断融入日常生活之中。业内人士预测,随着AI技术的不断落地,以“刷脸”支付为代表的生物支付将成为主流,并有望在实体店里迎来大规模商用,“靠脸吃饭”在许多城市已经成为现实。 刷脸支付为人们提供便利 尽管如今移动支付已经相当普及,但在线下场景用户常会遇到不方便掏手机的时候,比如手里拿着很多东西、抱着孩子等等,或者在用户忘带手机、手机没电等情况下,“刷脸”支付能够为用户提供更便利的选择。 而从商家角度来看,“刷脸”支付降低了人力成本,提高了一定的支付效率。据味多美首席信息官胡博介绍,与付现金和扫码相比,刷脸支付更快更准确。 从门店的使用效果来看,收银效率提升了60%以上,避免了用户在高峰期排队的情况。由此看来,线下刷脸支付自有其便利之处。 刷脸设备商有望从中获利 对于许多设备厂商来说,刷脸支付被认为是继智能POS之后,另一个支付行业的大机遇。 2018 年 12 月,支付宝推出刷脸支付产品“蜻蜓”。三个月后微信对标“蜻蜓”出刷脸支付机“青蛙”。两大巨头先后进入刷脸支付市场,并掀起补贴竞赛。而从两家的打法来看,支付宝的主导性更强,统筹推进,生态伙伴围绕其方案展开,因此在设备落地体量上更多。而微信的开放程度更高,由微信支付开放摄像头、SDK,合作伙伴开发的硬件设备目前已达到 85 款。 据移动支付网发布的《2019中国人脸支付产业发展报告》预测,2022年整个刷脸设备市场规模将达到185亿元,因此诸多设备商都期望入局获利。 刷脸支付设备面临许多困境 尽管很多商家都换上了刷脸支付,但在实际应用的过程中,刷脸支付却遭遇冷落。不久前,多家媒体报道支付宝、微信正在投入巨资补贴,大力推广刷脸支付,但效果不理想,用户普及率较低。一些连锁超市反映称,使用刷脸支付的用户仅仅占总量10%。 顾虑之一,是刷脸支付设备的识别能力偏弱,反应速度也比较慢。即便用户通过设备顺利识别了身份,也需要进一步验证才能够完成支付,此时设备会提示用户输入手机号码,只有输入正确的号码之后,才能完成支付。 刷脸支付也意味着人脸信息的泄露变得更加容易。如果云端生物数据库发生信息泄露,账户安全也会面临风险。 此外,在经历了二维码支付的低成本教育之后,商户对刷脸支付设备的价格预期也较低。为了让刷脸支付尽快普及,设备价格不断下降是大势所趋。不断下降的设备价格,对设备厂商的综合实力提出了巨大考验。 结语:总而言之,刷脸支付设备能够在一定程度上消费者忘带手机以及手机没电等带来的支付问题,给用户更多的支付选择,但是由于存在一定的信息安全担忧以及网络速度造成的用户支付体验等问题,因此刷脸支付设备落地仍需时间。

    时间:2020-05-13 关键词: 人脸识别 刷脸支付

  • 人脸识别的标准怎样去制定

    人脸识别的标准怎样去制定

    中国科技公司正帮助联合国制定面部识别、视频监控以及城市、车辆监控领域的国际标准。 “赶英超美”这个词相信大家都有所耳闻,不过最近几年已经不这么说了,时下最流行的一个词叫做“弯道超车”,为了实现这一愿景,各家企业不约而同地将目光投向了AI。 那么如何才能证明我们已经具有较强优势甚至可以笑傲群雄了呢?私以为,唯有当高尖端技术领域开始由中国企业制定标准时,才能说明中国企业在该领域真正强大起来。 前几天《金融时报》报道了一则新闻,一份联合国旗下国际电信联盟(ITU)的文件透露,中国科技公司正帮助联合国制定面部识别、视频监控以及城市、车辆监控领域的国际标准。 新闻中的“中国科技公司”包括中兴、大华和中国电信等相关企业。 首先咱们先来介绍一下“国际电信联盟”,它是联合国15个常设机构之一,总部位于日内瓦,目前有192个成员国,对非洲、中东和亚洲的发展中国家有极大影响。 其主要任务是分配无线电资源,组织各个国家之间的国际长途互连方案。 而此次中国企业需要做的,就是帮助联合国将检测到的面部特征存储在数据库中,包括种族、肤色、脸型、胎记、疤痕和其他人口特征等。 其实,在帮联合国制定标准之前,中国“刷脸”已经全球开花了。 来自华为、海康、大华等企业的设备,已经出现在了南非、乌干达等地。 旷视、依图、商汤、云从等公司也都在近年制定了出海战略,并将自家技术落地到了东南亚等地。 当然,作为“刷脸”领域的优等生,各家企业早已开始联手制定国内的行业标准,并且成立了人脸识别技术国家标准工作组: 商汤科技担任组长单位,腾讯、中国平安、蚂蚁金服、大华、科大讯飞、小米等27家企业机构共同组成。 这个工作组的主要工作内容包括: 规范人脸识别系统及相关产品技术研发,提高技术使用安全性,实现降本增效,促进各技术开发商和应用商之间的互联互通,大大降低制造、开发和适配成本,帮助行业更健康发展。 眼下,“刷脸”几乎成了我们日常生活中的“标配”,刷脸打卡、刷脸解锁、刷脸支付等等屡见不鲜。 但与此同时,整个行业也变得是鱼龙混杂,隐私数据的泄露、刷脸系统被黑、用户授权被盗用等等问题也频频见诸报端。 技术是否安全?数据会否被滥用?这些问题逐渐成了大家关注的重点。 因此整个行业的正向发展亟需相应的标准出台,对技术使用进行规范,引导行业健康发展。 人脸识别并非中国一家在做,从另一个角度来说,这也是收集各种信息的一项工具,以往这些都是美国抢着在做,甚至不允许其他国家染指,为何这次联合国不找美国却找上了中国?为什么美国也没有吭声呢? 分析指出,虽说我国在人脸识别的开发上晚于西方,但我国将其投入使用较广泛,也在此领域取得了多项领先世界的成果。 在国际权威人脸识别公开评测集合LFW上,算法识别率竞赛前几名均由我国的科技公司包揽;截止2018年中旬的数据,我国人脸识别技术专利就达到了惊人的10404项,远超其他国家。 另外,我国打造的全球最大人脸识别系统,可以在3秒内找出14亿人中的任何一张脸,并准确甄别身份。 得知这项数据后,英国人”种草“了,英国人表示“中国技术真令人惊讶,英国建设智能城市就需要这项技术”。 连英国这个发动第一次工业革命的老牌科技强国,都表示需要中国技术,足以说明中国人脸识别的成功。 至于联合国为什么没有找上美国,有业内分析人士表示,虽然美国是一个提倡自由的国家,但美国官方似乎却有着偷偷收集各种隐私的习惯。 如此一来,联合国要是选择美国来制定人脸识别国际标准的话,其他国家怕是也不敢用,那这个项目也就失去了意义。 更何况在美国民众的强烈反对下,美国诸多城市早已禁用了人脸识别技术,连自己国家的人脸识别都铺设不开,美国怕是也不好意思自己来制定人脸识别国际标准。 由中国企业带头制定国际标准,其影响并不仅仅只是开拓市场,也不仅仅只是聚焦于企业。对于中国来说,这更是我们科技实力不断发展壮大的强有力一个注脚。 回首过去几十年,许多高科技的核心技术、标准规范都掌握在外国手中,因此我们的发展途中经常会产生关键技术“卡脖子”的现象。 此番“刷脸”技术的标准由中国领头制定,这恰恰证实了因为技术和应用领先,我们已经开始从标准应用者变成标准发起者、制定者。 我们可以看到,除了“刷脸”之外,中国企业还将帮助联合国制定视频监控以及城市、车辆监控领域的国际标准。 这里就不得不提及近年来,我国各大安防企业“出海”工作所取得的斐然成果。 过去数年来,从安哥拉到津巴布韦的广大地区都安装了中国的监控基础设施。 今年年初,南非公司Vumacam就在约翰内斯堡安装了1.5万个由海康威视提供、具备面部识别功能的摄像头; 8月份,乌干达确认在全国安装了由华为提供的面部识别摄像头; 另外,新加坡政府也计划在智能灯柱上安装类似摄像头,而中国初创公司依图科技参与了竞标。 对此,美国智库卡内基国际和平基金会专家斯蒂文·费尔德斯坦评论称:“一批中国公司已经开始崛起并在这些(如面部识别和视频监控)领域占领全球市场的份额。” 不光是视频监控,还有5G、AI,来自中国的力量不断被世界重视和认可,中国企业在国际上的影响力也越来越大。 这样的趋势已经开始,相信也将不断持续下去。

    时间:2020-05-13 关键词: 人脸识别 面部识别 AI

  • 你会选择刷脸支付吗

    你会选择刷脸支付吗

    “您如果现在用刷脸支付的话,还能立刻随机减。..。..” “不用了,还是扫码吧。” 在深圳南山大道的一家连锁便利商店内,懂懂笔记看到一位店员正在向结账的顾客介绍刷脸支付的优惠措施。不过,连续好几位顾客都未等店员讲解完毕,便马上表示不想刷脸支付。 “大家还是习惯扫码支付,我们也只是循例介绍一下。”店员无奈地说道,目前公司旗下的所有便利店都已更换上具有刷脸支付功能的收银设备,但使用扫码支付的顾客依然很多。 不久前,多家媒体报道支付宝、微信正在投入巨资补贴,大力推广刷脸支付,但效果不理想,用户普及率较低。一些连锁超市反映称,使用刷脸支付的用户仅仅占总量10%。 究竟是什么原因导致刷脸支付的普及缓慢?面对刷脸支付的立减优惠,消费者为何不动心?我们希望在实际的应用场景中找到答案。 识别速度慢,验证过程长,支付怕“丢脸” “临近双12了,刷脸支付也有优惠活动啦。” 阿福是深圳福田梅景一家连锁便利店的值班店员。他告诉懂懂笔记,6月份之后,公司旗下的连锁便利店都统一更换了支持刷脸支付设备。 据他了解,由于顾客使用刷脸支付结账,便利店能够从中获得相应的奖励,因此公司要求所有店员都要积极推荐用户使用刷脸支付结账。部分位于重点商圈的便利店,甚至将推荐用户使用刷脸支付纳入店员的KPI考核。 “一开始没有顾客愿意刷脸支付,现在因为有立减优惠活动,所以使用的顾客稍微多一些了。”在阿福看来,用户不想使用刷脸支付是因为有一些顾虑,“即便立减优惠,绝大部分顾客还是习惯使用扫码支付。” 顾虑之一,是刷脸支付设备的识别能力偏弱,反应速度也比较慢。阿福表示,常常有使用刷脸支付的用户已经将“脸”调整至屏幕识别框内,但设备依旧无法识别,导致用户很不耐烦。 “有时顾客会摘下眼镜再试试,有的女顾客还会撩一下头发,转一下角度。”让阿福感到有些滑稽的是,用户发现设备无法识别身份时会不断调整姿势,同时还会不时瞄一眼旁边的店员,“估计被盯着看有些难为情吧。” 因此,每当发现用户“扫脸”遇阻时,阿福和其他店员便会假装去忙手上的事情,不去看着顾客,“有些顾客最后觉得太麻烦了,就放弃优惠,改回扫码支付。” 阿福告诉懂懂笔记,即便用户通过设备顺利识别了身份,也需要进一步验证才能够完成支付,此时设备会提示用户输入手机号码,只有输入正确的号码之后,才能最终完成支付。 第一次使用时需要顾客输入完整手机号码,第二次使用仅需输入手机号码后四位,第三次只需扫脸识别即可。“我算了一下,如果是第一、二次使用刷脸支付的话,用户能顺利支付也要耗时至少一分多钟。”阿福表示,遇到这样的情况,如果后面还有几位用户排队,尴尬和不耐烦就不可避免了。这也是一些顾客放弃立减优惠改用扫码支付的原因,“此外,有些顾客直接说了,担心刷脸不安全。” 尽管便利店上线的刷脸支付设备印有支付宝LOGO,但是一些用户还是会担心设备是否为官方授权,同时也害怕人脸、手机号码等信息被商家违规采集,“有的用户在盒马(鲜生)都用了刷脸支付,但在我们便利店里就不敢使用了。”阿福说道。 耽误时间、顾虑安全、刷脸的不适应感,或许都是用户不想“丢脸”的客观现实。 青蛙斗蜻蜓,商家青睐奖励和补贴 “消费者普及率的高低,和商家用不用刷脸支付设备没有必然联系。” 张瑞(化名)所在的公司在深圳地区代理了多款支持支付宝、微信刷脸支付的收银设备,他的工作就是负责设备的推广、普及。张瑞表示,目前公司主要的客户群体是餐馆、夫妻便利店等规模较小的零售实体。 尽管官方给出刷脸支付的好处有很多,如无需使用手机、无需展示支付二维码,适合手提重物或者手机没电的消费者,但销售人员面对商家时推荐的“卖点”却是“补贴”。 “现在无论是支付宝还是微信,对于刷脸支付设备的补贴力度都很大。”张瑞告诉懂懂笔记,公司代理的设备既支持刷脸支付,也能扫码支付。不过与传统扫码设备、聚合收银设备相比,这种支持刷脸支付的设备官方补贴力度较大。 “以入门的设备为例,价格大多在1400-1800元之间,本身价格就不贵,支付官方还会在商家开通设备后给予一定补贴。另外现在只要有用户使用刷脸支付,商家还能够获得0.5-0.7元的奖励返还。”张瑞解释,虽说奖励每月都会封顶,但是商家还是会在意长期合作拿到的返点奖励。 “往小了说这笔奖励可以贴补流水,往大了说也能收回一些设备的成本。”因此,这几个月来已经有不少商家在业务人员的推荐下,更换了刷脸支付收银设备,“一款质量稍好的手持扫码设备也要几百元吧,刷脸支付设备造型更高大上,还有补贴和奖励呢。” 而对于代理机构而言,最关心的同样是商户使用设备进行收款后相应的费率分佣,“不过刷脸支付普及率低,这的确是事实,商家也都在吐槽。” 用户只要随身携带手机,用扫脸支付的几率就会很低,而每单几毛钱的优惠,似乎也很难打动多数消费者。有报道指出,两大支付巨头都在加码刷脸支付市场,为了应对微信支付对此提出的百亿补贴,支付宝也上调了原先刷脸支付的30亿补贴上限,改为“上不封顶”。 据悉,支付宝“蜻蜓”二代刷脸设备的零售价以前是1999元,但是从今年9月底将至1699元,代理商的拿货价降到1499元。微信方面,“青蛙”刷脸设备的补贴是每台奖励1540元,但是要分两部分完成。首先是商家每台摄像头完成接入并达到活跃标准后,可以获得540元奖励;其次是每台设备每天的有效去重用户数乘以5角钱,可以直接返给商家,但是每月峰顶额度是300元,累计到1000元后不再奖励。 显而易见,从10月份开始两大支付巨头在“刷脸”这件事情上的竞争已经越来越白热化。 刷脸支付,打开新零售的“钥匙” 尽管很多商家都换上了刷脸支付,但在实际应用的过程中,刷脸支付却遭遇冷落,商家能够赚取的奖励也非常有限。有舆论称刷脸支付看起来是闹了“笑话”,但是两大支付巨头会因此“灰心泄气”吗? “大家都以为扫码支付比刷脸支付更加安全,其实不然。” 从事聚合收款设备研发工作的工程师徐磊告诉懂懂笔记,不少用户都以为扫脸付是通过摄像头抓取人脸信息,然后进行数据比对并验证用户身份。甚至认为这种方式容易被别有用心的机构盗刷,比扫码支付更危险。 “实际上以目前的技术而言,刷脸支付要比普通的扫码支付更加安全。”徐磊解释,刷脸支付并非是仅仅通过摄像头简单采集人脸图像信息,设备上还会有红外投射灯、红外摄像头和距离感应器进行辅助。 “这些元件结合在一起,所采集到的人脸模型是三维的,并且具有唯一性。”徐磊强调,相比平面图像,三维模型能够更加精确地确认用户身份,“即便是双胞胎也会有微小的特征差异,也能被设备辨认出来。” 在徐磊看来,相比一些案例中用扫码收款设备盗刷用户账户里的钱,刷脸支付可以说安全了许多,这也是互联网巨头纷纷布局刷脸支付的原因之一。至于说刷脸支付麻烦,应该是目前消费应用场景不够理想导致的。 “扫码符合现有零售业态的支付逻辑,但刷脸支付更倾向于新零售的未来发展。”一位零售行业分析人士告诉懂懂笔记,目前线下零售商店、餐厅上线的刷脸支付设备,往往只有一台,在用户还未习惯使用刷脸支付之前,的确是会影响支付的效率和体验。 而在无人值守的新零售场景中,大量扫脸支付设备正在取代原有的人工收银方式,效率也大大提升,“你看一下盒马鲜生的自助结账通道,很多年轻人在用刷脸支付,结账效率并不低。” 在刷脸支付的“战场”上,巨头们的竞争为何如此白热化?对此上述业内人士解释,这种景象与此前巨头布局移动支付、扫码支付的道理相同,都是为了提前一步布局新零售业态,取得重要话语权。 “之前布局移动支付,微信以强大的社交基因夺得了先机,在聚合支付普及前,支持微信支付的零售商家比支持支付宝的多了不少。”在相关人士看来,新零售大势所趋的前提下,任何巨头都不想错失“刷脸”先机。 随着商超、零售实体刷脸支付设备的普及,支付平台投入的优惠、奖励不断增加,可以预见即便当下消费者不乐于接受这种看似“不靠谱”的支付方式,但是“刷脸”大潮不会就此偃旗息鼓,或将愈演愈烈。 表面看起来,这是一场支付方式的新竞争,实际上却是巨头布局新零售、抢占新支付入口的大战。尽管目前刷脸支付存在设备识别低、反应慢、鉴权繁琐等问题,但巨头不会就此停止渗透的步伐。 在一众互联网巨头眼中,未来谁能率先获取公众的支付信任,培养出全民刷脸支付的习惯,谁就能打开新零售业态的大门。

    时间:2020-05-13 关键词: 人脸识别 刷脸支付

  • 我国的芯片解密是一个怎样的状态

    我国的芯片解密是一个怎样的状态

    近年来无论是人脸识别、语音识别,还是交通规划、无人驾驶等,人工智能似乎涵盖了人类生产生活的方方面面。AI智能芯片拥有巨大的产业价值和战略地位,别看一块小小的芯片,内部集成数以亿计的电路, 广泛用于电脑、手机、家电、汽车、工业控制等各种电子产品和系统。如果没有芯片,许多高端行业的发展均会受到限制。 虽然我国长期处于追赶态势,但与发达国家差距仍然非常大。 当前随着人工智能的蓬勃发展,AI芯片已经成为了最炙手可热的投资领域,对于AI芯片可以理解为面向 AI应用的处理器芯片,它属于AI和处理器芯片两大领域的结合。目前适合AI的处理器有GPU、FPGA、DSP和ASIC等,各大厂商也结合自身的特点推出了不同的方案。 在 AI芯片领域,目前还没有出现一款 CPU类的通用AI芯片。对于技术人员来讲,当务之急是研究芯片架构问题。软件是实现智能的核心,芯片是支撑智能的基础。当前 AI芯片发展,短期内以异构计算为主来加速各类应用算法的落地,中期要发展自重构、自学习、自适应的芯片来支持算法的演进和类人的自然智能,长期则朝通用AI芯片的方向发展。 致芯科技一直关注着芯片领域的发展,对各大主流芯片都有深入的研究学习专注芯片解密事业,我们技术人员具有夯实的知识和丰富的解密经验,可以为您提供经济可靠的解密服务!

    时间:2020-05-13 关键词: 芯片 人脸识别 AI

  • 人脸识别技术的趋势很明显吗

    人脸识别技术的趋势很明显吗

    也许很多人的意识还停留在指纹识别,比如平常手机解锁、移动支付。但是现在更多的人脸识别正在进入我们的生活。比如金融平台。记得前几天看一个新闻,男的杀了自己女友,用女友的身份在网贷平台借钱,但是需要人脸识别,最终因女友已死没有眨眼,身份验证不通过,嫌犯最终落网。 人脸识别技术也为安防行业注入了新的生命活力。现如今公安部门都引入了人脸识别技术,这也弥补了传统技术的难点,通过人脸识别技术使得这些照片数据再度存储利用,能够大大提升公安信息化的管理和统筹。 人脸识别技术由于其便利性、安全性,在智能家居中用作门禁系统以及鉴权系统,因此智能家居与人脸识别技术的融合是未来发展的重点方向。以后回家开门,不需要要是,不需要密码,也不用按指纹,识别你的脸即可开门,而且还可以防止小偷入侵。 如今,网络安全的边界愈发模糊,从指纹识别到现在的人脸识别技术,人们就是想要利用人工智能更好地提升网络安全产。

    时间:2020-05-13 关键词: 网络 指纹识别 人脸识别

  • 主要的人脸识别方法有哪些

       12 月 16 日讯,进入 12 月以后,北半球全面入冬。但有些人更早地感觉到了寒冬。今年 10 月底,小鹏汽车先感受到了寒冬泠冽,一篇小鹏汽车「30 分钟充电 80%」的宣传文案实质上是「30 分钟可以从 30%电量充至 80%电量」,因涉嫌误导消费者而遭遇维权的新闻在网上热传。

    时间:2020-05-13 关键词: 人脸识别

  • 中美人脸识别应用PK 未来人脸识别的安全性将获得更有效的保障

    中美人脸识别应用PK 未来人脸识别的安全性将获得更有效的保障

    如今,人工智能产业发展如火如荼,人工智能技术应用前景广阔,作为全球重要的两个科技大国,中国和美国都十分重视人工智能的布局与发展。包括两个国家的政府、高校、企业等在内,都对人工智能相关领域投入了大量人力、财力和精力,表达出对技术研发、应用的深切关注。 但偏偏在有一个细分领域,中美两国却表现出了截然不同的冰火态度,令人惊诧不已。这个领域就是人脸识别!其中,中国对人脸识别应用展现出浓烈的兴趣,不断推动着技术在各大领域的广泛落地。而反观美国,则选择将该技术拒之门外,通过一纸禁令遏制产业的发展步伐。 从今年5月份开始,美国的旧金山便首先通过了一条禁令,决定禁止该市所有单位使用人脸识别技术,包括警察局等政府部门。随后,微软删除了其庞大的公开人脸识别数据库,萨默维尔、奥克兰和加利福尼亚州等美国其他城市也宣布加入到禁用人脸识别技术的行列之中。人脸识别在美国的发展举步维艰。 而在我国,由于人脸识别具有的非接触性信息识别等特点,让身份验证变得更加高效、便捷和稳定,政府一直对其给予宽松、鼓励的发展态度。这使得我国的人脸识别拥有很好的落地机遇,目前在日常支付、出行乘车、银行办卡、关防安检、公司考勤、刑事追捕等各大场景中都能见到其身影。人脸识别开启了我国的“刷脸时代”。 单纯从当前两国的发展态度来看,中美人脸识别应用就像两个极端,一个推崇、快速扩张;一个明令禁止、过分冷静。那么,究竟哪种态度对人脸识别的发展更好呢?究竟哪国能取得人脸识别的应用优势呢?其实,两者的态度和发展途径都不是人脸识别的理想选择!因为,它们都过于偏激了。 对于中国来说,盲目的发展、落地和扩张,带来的可能是人脸识别应用的泛滥。就像现在,人脸识别无处不在,在技术和监管都尚不完善的情况下,极易导致人脸识别被滥用,使得人们的隐私信息安全遭受侵害。如今年就相继曝出了校园刷脸、AI换脸、人脸信息兜售等事件,暴露出人脸识别的多样风险。 同时对于美国来说,过分的限制和约束,带来的则可能是人脸识别的发展困难。如果不顾人脸识别带来的价值,只是一昧防范技术风险,最终采取一棍子打死的方式,会让新技术被扼杀于摇篮之中。长久下去,只会与其他国家越来越拉开技术应用的差距,从而在产业发展面前失去主动权。 因此,对待人脸识别的更好态度和方式,是理性的发展、节制的发展以及监管的发展。 一方面要看到人脸识别带来的好处,积极推动技术应用落地;另一方面也要懂得规避风险,通过加强监管、提高门槛来规范人脸识别应用和发展。就比如,哪些主体有资格使用、哪些场景可以使用、采集后的信息如何储存和保护等等,这些都需要作出应有的限定,只有带着枷锁跳舞,人脸识别才能舞得更美更久。 也就是说,中美两国当前看似背道而驰的发展,其实最后都将是殊途同归,两者都必须走向同一个健康、安全、有序的归途。中国需要加强监管、加大限制;美国需要放宽门槛、延续监管。只有两者相互间做加减法,才能促进人脸识别发展的成熟与完善。 而当前,中美两国也是看到并遵照着这一路径“修正”着自己的发展。 时隔半年,美国旧金山已经计划出台新的禁令,决定放宽公共领域的人脸识别应用,从禁止转变为有限放开,展现出一种谨慎且务实的更好姿态。同时,中国也以政府为主力,不断完善着人脸识别安全应用方面的法律法规,日前还正式成立了国家标准工作组,从放任扩张到强化监管,彰显出一种回归理性的成熟。 虽然在技术安全性方面,我们仍然无法避免,但按照当前国家更加理性的发展态势,以以及WeChat、支付宝等企业展现出的“刷脸出现安全问题就全额赔付”的强烈决心,我们有理由相信,未来人脸识别的安全性将获得更有效的保障。与此同时,通过国家与企业的双双努力下,我们的“刷脸时代”也将更加安全、有序和成熟。

    时间:2020-05-12 关键词: 人脸识别

  • 人脸识别安全更需技术进步保障 科技要使对劲才能助力发展

    人脸识别安全更需技术进步保障 科技要使对劲才能助力发展

    目前,人工智能产业发展如火如荼,作为人工智能的细分领域——人脸识别更是开启了我国的“刷脸时代”,日常支付、出行乘车、银行办卡、关防安检、公司考勤、刑事追捕等各大场景中都能见到其身影。 而近日,据美媒报道,美国一家人工智能企业Kneron近期开展一项针对访问公共场所、及欺骗人脸识别系统以访问或完成支付的测试,通过一家日本企业制作的面具,成功突破了微信支付、支付宝刷脸支付、火车站刷脸进站的验证。消息一出,便引发众多议论。 人脸识别安全吗? 人工智能技术的不断发展,带来众多技术红利的同时不可避免也带来些许隐忧。人脸识别作为人工智能重要领域之一,亦是如此。 其实,人脸识别被破解的案例屡见不鲜。今年1月,四川省公安机关网安部门打掉一个使用软件制作动态人脸图片,破解人脸识别系统,盗窃支付宝资金的犯罪团伙,抓获犯罪嫌疑人8名,查获公民个人信息数据3000余万条。 不止如此,其他的破解案例也在时刻诞生着。今年十月,嘉兴上外秀洲外国语学校402班科学小队爆料称:他们在一次课外科学实验中发现,只要用一张打印照片就能代替真人刷脸、骗过小区里的丰巢智能柜,取出了父母们的货件。 在第15届信息安全与密码学国际会议上,新加坡管理大学安盛网络安全讲座教授邓慧杰也表示:“通过试验发现,发布于社交平台上的个人照片中,能成功解锁面部识别的用户数量占总用户数的70%。”也就是说,你放在网上的一张照片,很可能可以直接解锁你的面部识别。 人脸识别安全更需技术进步保障 如此多的活生生的案例,人脸识别还可信吗?对此Kneron表示,面具和照片之所以能够瞒天过海,是因为相关人脸识别系统中,已录入面具或照片所指向的真人讯息,暂时认为利用面具蒙骗的行为不会广泛传播,但此技术和方法可能会被人假扮名人欺诈。 团队强调实验均在监督人员的许可和监督下进行,又称只要有安检人员在场发现测试人员使用面具,就不会轻易让他们通过安检,所以有关的检查点不会完全没有安全保障。 另外根据美国科技新闻平台businessinsider的说法,此次实验苹果公司及华为的人脸识别系统,均使用更复杂的结构光成像技术,所以系统未受3D面具所骗。 那么怎么看待人脸识别技术发展?其安全如何保证呢? 一方面,社会需求孕育出新生技术的发展,技术的进步反哺社会进步,互相推进,一味地遏制,畏之如虎并不可取。人脸识别如今不仅应用在移动支付、日常出行中,更在安全防护、刑警追捕等领域发挥重大作用。人脸识别作为人工智能行业较大的产业,在行业里产生了一波红利,在产业价值链中,企业关注的重点在于更多的获利,因此也已被注入了太多的泡沫。 对此,要加强顶层设计,其次加大核心技术自主研发与应用支持力度,加快技术创新与应用落地相结合,积极解决实际应用产生的问题。 另一方面,通过加强法律法规监管、提高门槛来规范人脸识别应用和发展。技术发展与人息息相关,人脸识别中出现的信息泄露等诸多隐私问题更需企业和大众关注伦理思考。技术获利企业更需具备法律意识,保护大众隐私安全,推行问责制度,谁泄露谁担责。 结语:社会需求衍生新生技术,技术助推社会进步,技术安全性问题,我们仍然无法避免,但是顺应国家发展态势,追寻技术进步,才能让科技使对劲儿,我们的“刷脸时代”也将更加安全、有序和成熟。

    时间:2020-05-12 关键词: 人脸识别

  • 人脸识别企业三分天下 三大阵营企业各有特色

    人脸识别企业三分天下 三大阵营企业各有特色

    东汉末年,地方割据势力壮大崛起,割据势力之间争斗兼并不断,以曹操、刘备、孙权为代表的三方割据政权最终留下,此后三方势力彼此之间既有合作又有争夺,形成了三国鼎立的格局。 二十一世纪的如今,在人工智能科技不断发展的情况下,仿佛可以再次看到“三分天下”的局面呈现,而发生这一幕的却是在当下最为火热的计算机视觉人脸识别领域。 计算机视觉人脸识别技术经过早期的研发、实践,目前已经进入到大规模商业落地阶段。而在人脸识别技术研发初期,只有寥寥数家企业参与其中,当技术发展愈发成熟,应用前景愈发显现时,众多企业玩家纷纷入局参战,通过自身的发展优势,不断攻城掠地,争先抢占人脸识别商业落地场景。 从目前人脸识别产业链所处中下游位置及终端用户触达层面来看,可将人脸识别企业分为三大阵营。分别是以核心识别算法为主打优势的初创企业技术型阵营;拥有庞大数据积累资源和资金研发优势的互联网巨头企业生态型阵营;以硬件设备生产制造为代表的传统企业制造型阵营。 技术型:初创企业的崛起 根据亿欧智库最新发布的《2019计算机视觉人脸识别市场研究报告》显示,计算机视觉人脸识别初创企业TOP10融资金额合计约达350亿元,其中TOP3企业的融资金额合计超过300亿元,吸金能力惊人。 现如今,人工智能初创企业融资靠的不仅仅是动人的创业“故事”,更重要的是要拥有真正发展前景的技术实力,离开了技术发展的前瞻性和商业落地的可行性,一切都是空谈。 从TOP10融资企业来看,汉柏科技最早成立于2009年,最晚的云从科技成立于2015年,TOP3企业商汤、旷视、依图分别成立于2014年、2011年和2012年,以上都属于典型的人脸识别早期初创公司。各家依靠识别算法方面的研发投入,在检测率、误检率、漏检率、检测速度方面具有明显的技术优势和行业领先度。 行业领先的技术优势是初创企业的最大特点,但如果只是单一的技术领先,却没有落地应用中的硬件产品作为发展载体,也可能成为技术型企业的致命缺陷。就像熟读兵法,善于排兵布阵的将军,如果缺少冲锋陷阵的将士,也难免会陷入尴尬之境。 纯靠软件为生的技术企业在整体产业链中的价值环节相对薄弱,无法通过硬件产品打通下游应用,就无法实现多元场景融合渗透,竞争实力将明显受限。 因此,技术型企业通常选择与硬件设备厂商和系统集成商之间进行合作,赋能产品应用,布局多元化产品,以此延伸产业价值并实现终端用户触达;同时,也有部分企业选择依靠自身实力发展软硬一体设备,立足实现产业链全线贯通,典型代表如旷视科技、依图科技等。 生态型:互联网企业的渗透 人脸识别在商业落地应用当中,不仅需要精准的算法技术,同样也需要庞大的用户数据做背后支撑。 以百度、阿里、腾讯为代表的互联网巨头企业经过多年的产业深耕,分别形成了各自强大的企业生态,并积累了丰富的用户数据。 在这样的背景下,通过人脸识别技术的研发、应用,不仅可以进一步丰富互联网企业的产品服务生态,同时还可以依托企业成熟的生态领域和庞大的数据资源池,快速实现场景渗透和应用落地。 2015年,阿里巴巴发布由蚂蚁金服与Face++合作研发的支付宝的人脸识别技术“Smile to Pay”;2017年6月,阿里云正式发布了“图像识别”和“人脸识别”两项视觉智能服务。 2012年,百度基于人脸识别技术推出了国内第一款全网人脸搜索引擎;2013年,百度媒体云正式推出人脸识别服务;2016年,包含人脸识别技术的百度大脑正式对外发布。 2012年,腾讯优图成立,2012-2013年之间,基于腾讯优图研发的人脸识别技术在QQ空间中进行运用;2015年,腾讯优图开放平台V1.1全新发布,推出优图自研UFace深度人脸识别系统;2016年,腾讯优图团队独立升级为公司级的优图实验室,并发布全新3.0开放平台;2018年,腾讯优图实验室再次升级为腾讯计算机视觉研发中心,加码研发投入。 从互联网企业识别技术发展路径可以看出,互联网企业一方面会同技术型企业加强在算法技术上的合作,另一方面凭借自身雄厚的资金实力,不断加强研发投入,实现核心技术创新可控。 依托丰富的互联网用户生态,互联网企业基于自身公有云平台快速对外开展人脸识别业务,同时通过内部多元化的互联网服务进行横向拓展,如人脸识别在阿里金融支付生态领域的应用延伸和在腾讯社交娱乐生态领域的应用延伸。 然而,由于没有成熟的全国销售渠道,同时也缺乏大型项目的承包能力和实施能力,传统互联网的发展模式使得互联网企业在TO B和TO G业务领域显得尤为吃力。因此,互联网企业通常会选择与系统集成商合作,以此加强弥补人脸识别生态发展环节中的不足。 制造型:传统企业的进阶 传统设备制造企业体量巨大,拥有各自企业所在领域的特色优势硬件产品,在行业领域深耕多年,同时具备项目集成与实施能力。 根据亿欧智库最新发布的《2019计算机视觉人脸识别市场研究报告》显示,传统硬件设备上市企业中,目前主要涉及人脸识别技术的共计28家企业,亿欧智库根据企业所处产业链中下游位置,整理出2018年收入TOP 10相关企业。 从能力范围来看,10家企业即可提供硬件产品,同时也可提供综合型解决方案,并具备项目实施能力。相关代表产品有视频监控设备、金融自助服务设备、闸机出行设备等,涉及领域涵盖了目前人脸识别主要商业落地的安防、金融、交通出行、智慧园区等场景。 因此,传统设备制造企业只需通过人脸识别软件算法的开发植入,便可轻易实现商业应用。虽然目前传统设备制造企业所用的算法大多是通过同初创技术企业合作,联合研发、授权所得,但越来越多的传统制造企业在核心人脸识别技术研发方面的投入不断加大,争先打造基于自身算法能力的软硬一体化识别设备。 从技术优势来看,传统制造企业虽然短期内难以超越初创企业和互联网生态企业,但随着研发的投入和应用的实践,传统制造企业的识别技术将会快速得到完善和提升。 反观产品方面,传统企业的硬件产品完善程度、生产制造能力和覆盖全国的销售网络渠道都是其余两大阵营企业短期内甚至中长期内都难以实现超越的。 以渠道建设为例,传统企业目前覆盖各自领域的全国销售网络不仅需要大量资金铺垫建设,更是企业经过十年甚至二十年的经营积累所得,具备完善的销售、实施、服务等综合能力。 因此,传统制造企业通过人脸识别技术上的追赶,便可依托自身的生产实施能力,快速实现所在领域的商业落地,抢占新兴市场份额,实现企业转型进阶。 结语 三大阵营企业各有特色,彼此之间相互交叉,既有合作又有竞争。从长期发展来看,虽然目前部分传统制造企业同其余两大阵营企业之间有相互合作和彼此依托的关系,但当人脸识别技术完善成熟且无实质性应用差异后,传统企业极有可能成为最大的潜在威胁,实现弯道超车。 在这片新兴崛起的市场之中,三大阵营企业各自不断发力,完善产业生态,凭借商业创新造就了三足鼎立的市场格局,但“三分天下”的格局是否会因技术的突破或者企业的崛起而就此打破,让大家共同拭目以待。

    时间:2020-05-12 关键词: 人脸识别

  • 人工智能人脸识别存在哪一些壁垒

    人工智能人脸识别存在哪一些壁垒

    人工智能人脸识别行业壁垒 人脸识别行业(1)技术壁垒 人工智能人脸识别行业是一种新兴的、科学技术含量极高的行业。人工智能人脸识别技术具有两大特点:一是,人脸产品是先进的人工智能技术、图像处理技术、电子技术、传感技术以及计算机应用等多项尖端技术的具体应用相结合后的产物,该特点决定了人工智能人脸识别产品是技术密集、不断创新的集成系统;二是,人工智能人脸识别产品的应用环境复杂多样,并且用户对产品的可靠性、准确性和适用性要求较高。上述特点需要行业厂商对图像处理、模式识别、人工智能等多学科有深刻的理解,才能自主研发算法和大规模数据库比对等核心技术,同时对用户的业务需求有深入的理解,针对不同应用场合,积累了丰富的开发经验和技巧,才能开发出具备市场竞争力的产品。综合而言,企业不仅需拥有属于自身的核心技术和核心算法,也需拥有与人工智能人脸识别领域相关的技术才能在行业内为客户提供较多种类的服务。因此,人工智能人脸识别核心技术及相关技术成为人工智能人脸识别主要行业壁垒之一。 (2)人才壁垒 随着国家的大力支持和市场需求的增长,致力于人工智能人脸识别领域的人才也在逐年增加,但是相较于市场本身巨大的人才需求,该领域的人才仍处于较为稀缺的情形。更为重要的是人工智能人脸识别系统中的软件开发对人才的综合要求较高: 第一,对于核心算法开发人员,他们不但需要具有图像处理、模式识别、人工智能等多方面的专业知识,还要求他们具有深厚的计算机理论知识;其次,他们还必须具备较高的软件开发技能,能够胜任大型系统软件的开发任务;而且他们还必须精通人工智能人脸识别算法,能够根据用户的特定需求和应用环境,对核心算法进行个性化修改。 第二,对于专业应用开发人才,需要对公安信息化领域有长期的行业积累,能够较好地理解和发掘公安、安防等专业领域的业务需求。由于人才的招聘、培养不是一蹴而就的,并且,行业内领先企业的研发投入、研发体系、已有的技术储备能够给技术人才提供更好的发展机遇,在吸引人才及留住人才上具备明显优势。 此外,人工智能人脸识别领域的较大多数人才已经被吸引至有影响力的企业,而新进入者需进行一定的核心人才储备,周期较长。此外,由于人工智能人脸识别行业处于成长期,相关技术升级较快,能够持续给企业进行研发新技术、新产品,不断为企业产品进行升级改造的人才更为稀缺。 人脸识别行业(3)品牌壁垒 人工智能人脸识别的细分领域应用主要包括金融、教育、公安等高端领域,而高端领域的客户通常以招标的方式选择供应商。在招标过程中,企业品牌是招标方专家组考察企业实力的重要指标,具有较高品牌知名度的企业往往能够借助品牌优势占据较为有利的地位。同时,重大项目中标又进一步提升了企业的知名度,为企业开拓市场创造有利条件。因此,企业品牌对行业新进入者构成较强的行业壁垒。 (4)资金壁垒 人工智能人脸识别行业科技含量较高,所涉及的技术领域较广,企业前期为进行该领域的研发往往需要较长时间,且未来具有较大的不确定性。企业前期基本没有收入,研发周期较长,研发投入较大。在前期研发成功后,由于产品更新速度不断加快,技术水平不断提升,为提升产品竞争力,保持企业的持续发展,行业厂商需要持续投入研发资金,进行产品升级换代、拓展应用范围、开发新产品,提升产品的技术水平,改进制造工艺,以降低产品开发成本和制造成本,提升产品性价比。此外,行业的下游客户中,政府机关采购受到政府预算资金管理周期性的影响,需要供应商先期垫付部分资金。因此,企业前期投入、后期持续投入及行业特性等因素决定了企业的资金需求较高,从而构成行业壁垒。 (5)人脸库壁垒 人脸库对人工智能人脸识别领域的企业是至关重要的,尤其对提升核心算法和开发核心产品,也是起到决定性的作用,人脸库的建立需要企业人脸收集渠道的建立并长期积累。因此,人脸库也是人工智能人脸识别行业的壁垒之一。

    时间:2020-05-12 关键词: 人脸识别 人工智能 AI

  • 人脸识别就是把密码写在脸上吗

    人脸识别就是把密码写在脸上吗

    一家人工智能公司称,他们利用日本专业面具制造商提供的面具,骗过了火车站、便利商店的面部识别,甚至包括支付宝和微信支付系统,成功完成购买。以此证明,目前面部识别技术还未达到安全标准。 “我从来都用数字密码。” 这是一篇名为《美国公司制作逼真面具,成功骗过微信支付宝等人脸识别》文章下的用户评论,对于标题描述的人脸识别支付被破解现象,大家感到诧异、惶恐。甚至有博主下定论:“人脸识别刚出来时我就说,人脸是人人可见的信息,拿这个做密码简直见鬼了。” 为什么用于支付的人脸识别会被破解?就日常用户使用来说,用于支付的人脸识别安全级别可以说是最高的。 一家人工智能公司称,他们利用日本专业面具制造商提供的面具,骗过了火车站、便利商店的面部识别,甚至包括支付宝和微信支付系统,成功完成购买。以此证明,目前面部识别技术还未达到安全标准。 看到这里,你是不是想立刻、马上、光速地把手机中的人脸识别支付关闭?想关,看完下文也不迟。 支付宝和微信怎么说? 在各家媒体报道了此事之后,“当事人”微信方面称,微信刷脸支付使用安全等级最高的 3D 活体检测技术,综合使用 3D、红外、RGB等多模态信息,可以有效抵御视频、纸片、面具等的攻击。若因为刷脸支付导致账号资金损失,用户可以申请全额赔付。 支付宝团队未有正面回应,但根据支付宝服务协议,用户遭遇盗刷情况也能申请赔付。 这算是给大家吃了一颗定心丸,如果出现盗刷的情况,至少还有补救的方法。 但是没人希望自己的资金成为别人眼中的猎物。回过去看,这家人工智能公司采用的特制的 3D 面具进行测试,才攻破了支付宝和微信的人脸识别支付系统。 3D 面具是一个关键点,它让这场测试成为了一个可操作性极低的特例。该公司称该面具仿真程度非常高,价格异常昂贵,因此这种欺诈行为不太可能广泛应用。不过这种技术可以用来欺骗名人或富人。 这个 3D 面具有多贵?据此前媒体报道,这家日本公司制作的 3D 面具价值高达 300 万日元(约合 19 万人民币),若要制作一个副本,则需要 6 万日元(约合 3800 元人民币)。 同时它的制作过程也较为复杂。首先要对复制的对象进行不同角度的面部拍摄,传到电脑上进行立体图像合成,再将其在树脂材料的面具上复现,细节包括肤色、毛孔和眼镜的毛细血管。前后花费的时间需要约两周。 我想没有人会戴着价值 19 万人民币的面具去盗刷机场、火车站或者是便利店。但该日本公司的创始人也表示希望此项技术可以帮助开发者提高人脸识别的准确性。 就目前而言,类似的技术和实验,对于技术的推动是有明显效果的。但我并不希望它们会加强用户日常使用的焦虑感。 2D 和 3D 面部识别 生物特征识别技术随着人工智能、手机智能终端的发展,逐渐渗透了我们的生活,人脸识别就是生物特征识别其中一种。其余我们熟知的还有虹膜识别、指纹识别等等技术。 虽然都叫“人脸识别”,不同场景下应用的技术细节却不一样。简单来说,目前市面上的人脸识别可大致分为 2D 平面和 3D 立体两种图像识别。按照安全等级来分,3D 人脸识别比 2D 人脸识别的安全等级更高。 此前丰巢智能柜的人脸识别取件,被学生用一张打印照片骗过,成功取件。原因就在于其采用的人脸识别技术是基于 2D 平面图像。在发生此事之后,丰巢已经下线了这一功能。 为什么 2D 人脸识别会被一张照片骗倒? 2D 人脸识别是利用摄像头获取人脸的 RGB 彩色图像;再对该图像进行人脸监测,机器会识别出脸上的眉毛、眼睛、鼻子等等部位;同时提取出特征,例如眉毛、眼睛和鼻子的相对位置,机器会输出一个数值串;最后进行数据库的信息比对,以此达到识别出人脸的目的。 整个过程是基于二维平面图像,因此理论上来说,只要是一张照片都能通过 2D 人脸识别。据报道,经过多年的发展和算法不断优化,目前,基于神经网络人脸识别的 2D 人脸识别算法在各种人脸识别挑战赛、开源数据集上测试的识别准确率已达到 99.80%。 不过为了补足 2D 人脸识别的安全性,大家还多下了点功夫。 2D 人脸识别虽然应用于各大生活场景,各大厂商通常还会对其进行升级,或者作为一个辅助验证手段。例如加入活体检测,即需要抬头、张嘴和闭眼等动作,反复比对才能确认是否是本人;又如在金融行业,实际操作过程中,完成人脸比对后还需要输入手机号码或者验证码。 另一边的 3D 人脸识别技术,我们最熟悉的应用案例,还要属 2017 年苹果公司推出的 iPhone X 手机。当然也包括不少安卓手机,例如华为 Mate30 Pro、OPPO Find X、小米 8 透明探索版等等,它们都采用了相似的 3D 面部识别技术。 目前市面上的 3D 人脸识别主要分为三种:3D 结构光、ToF 和双目立体视觉。由于硬件要求标准各不相同,前两者的应用更加常见,iPhone X 就是采用的 3D 结构光技术。 此外,虽然三种技术实现人脸识别的细节各不相同,但有一点是一样的:采集的人脸数据相比 2D 人脸识别要多一个纬度——计算和分析信息的步骤也要更加复杂。 就 3D 人脸识别的工作过程来说,它是通过普通摄像头获取 RGB 信息,再由 3D 摄像头生成 3D 信息,识别出人脸所处空间内的每个点位的三维坐标信息,计算并复原完整的三维图像。你可以想象成电脑建一个头部的 3D 模型,人脸上的每一处都会对应不同的深度信息,这样在计算机里人脸就是立体的了。整个处理过程获取的信息更大,精度更高。 因此即使你的头部并不是正面向镜头,采用 3D 人脸识别技术的设备也能将你认出来。 以 iPhone X 的 Face ID 所采用的 3D 结构光举例,iPhone X 的深感摄像头模组中包含红外镜头、泛光感应元件、距离传感器、点阵投影器。工作时,点阵投影器向面部投射出 3 万个肉眼不可见的红外点光源,先由红外镜头拍摄一张红外照片,并根据照片上点阵位移情况,分析出脸部的景深信息,由此合成 3D 模型。 因此相对而言,3D 面部识别技术安全等级更高。 在破解微信支付宝支付一事中,该人工智能公司也提到,在测试中,他们无法骗过例如苹果、华为这样手机公司生产的手机。值得一提的是,iPhone X 的 Face ID 所采用的神经网络是由专业面具制造商帮助训练而成的。同时苹果在推出 Face ID 的时候就表示,训练过程中使用了 10 亿张 3D 图像,并且 iPhone 还会不断学习用户的解锁习惯,更加熟悉你的脸。 焦虑交给研发 技术没有绝对完美,就像人无完人。好在技术会不断迭代,人类也会不断学习进步。 面部识别支付被攻破不应当成为普通用户产生焦虑的来源,更不能一口否定技术发展。只是这样的事件在发生之后的确能给相关技术研发人员提个醒,不断完善面部识别技术——这样的焦虑应当交给技术研发人员。 目前受限于成本,3D 面部识别技术应用不如 2D 面部识别广泛。但返过去看 2D 面部识别技术刚兴起的那段时间,成本同样居高不下。如今它们能渗透到消费级电子产品当中,说明该技术的成熟度以及成本都已经在可接受范围之内。 在智能手机领域,由 iPhone X 兴起的 3D 人脸识别技术已经为其它安卓厂商所使用。但是在具体的应用支付上,互联网厂商一开始是持着谨慎的态度前进的。 例如起初 OPPO Find X、小米 8 透明探索版以及华为 Mate20 Pro 刚上市的时候,微信上的面容支付功能是没有适配的。经过一段时间的衡量与开发后,面容支付功能才陆续在这些搭载了 3D 人脸识别技术的安卓手机上开放。 但是这就意味着 2D 人脸识别技术不够安全了吗?你可以看一看任何一台搭载 2D 面部识别技术的安卓手机,微信上是否支持面容支付?

    时间:2020-05-12 关键词: 人脸识别 生物识别

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