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人脸识别技术:人脸识别市场起步,商业应用广泛

时间:2020-05-30  阅读:

人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。作为智能社会的第一入口,人脸识别被资本视为颠覆性的黑科技。

人脸识别目前应用仍以智能安防和智能轨道交通为主,包含出入境管理系统、嫌疑犯侦查系统、门禁系统。但近年也逐渐应用在企业或零售厂商的客户服务,如智慧零售中的数字营销广告牌与POS机,结合大数据等运算模式能快速辨别消费者的年龄、性别、是否为VIP、过去消费习惯等信息,市场深具潜力。

在互联网金融领域,人脸识别技术可应用于远程开户、远程支付等具体业务。现在央行没有完全放开人脸识别远程开户、支付等功能,这部分功能一旦放开,将对金融业产生革命性的影响,因为银行网点的作用缩小了很多,一般的开户、转账等业务不再需要去网点办理。

在生物识别、智能视频分析等人工智能领域掌握了自主核心技术,其中人脸识别核心算法准确率高达99.8%,比肉眼更精准、更可靠,具有广阔应用前景。

人脸识别技术:人脸识别市场起步,商业应用广泛

目前市面上大部分人脸辨识系统,采用的都是旧式基于传统CV架构的2D人脸辨识技术,仅依据脸型、眼睛鼻子和嘴巴的相对位置进行身份判别,虽然技术已算是成熟,但因为仅凭2D平面进行识别,存在可能利用照片或影片就可顺利通关的疑虑,形成安控上可能的漏洞。但近年来越来越多厂商投入3D的人脸辨识方案,将会有助于提升辨识的准确率与安全性,因此将会是未来的趋势。

我国的人脸识别产业的需求旺盛,需求推动导致企业敢于投入资金。到2021年,中国人脸识别市场规模将达到51亿元。随着人脸识别技术的大规模产品化,该技术已具备大规模商用的条件,未来三到五年将高速增长。而今年,这一技术有望在安防领域迎来大暴发。

人脸识别技术的准确率主要受到光照、姿态、表情、遮挡等因素的影响,而云从科技针对上述干扰因素,研发出超大规模结构化数据技术,实现多角度抗干扰识别,对真实复杂场景下的人脸有着优秀的识别性能。据官网披露,云从科技人脸识别准确率已达99%以上,并已成功运用于银行、社保、机场、火车站等真实业务场景。

当前云从科技技术平台为API服务和SDK+,其中API服务主要通过本地上传图片或让服务器从网址中抓取图片的方式,实现监测给定图片中的所有人脸位置(其API服务主要涉及人脸信息、人脸聚类与分组以及OCR等内容)。

云从科技的SDK+技术平台是运行在终端设备上的人脸识别开发程序包,包含前后端两大模块,其中前端模块具有人脸检测、人脸跟踪、关键点检测等功能,后端具有人脸识别和对比功能,可有效地为合作伙伴提供人脸识别+、图片识别+等诸多技术支持。

图:SDK+识别流程

人脸识别技术:人脸识别市场起步,商业应用广泛

资料来源:公开资料整理

中国安防企业始终对科技创新保持较高的投入,全行业科研投入占销售总收入的5%以上,有的甚至超过10%,在全国各行业中处于领先水平,从而使行业保持了强大的技术创新能力和竞争力。2018年,我国安防行业围绕人工智能、大数据与云计算、芯片等面向未来的核心技术,增强研发能力,加快技术商业化应用,并运用创新能力,持续探索、掌握行业未来发展的新需求,抓住新的机遇,引领行业发展不断向前。

1.人工智能全面爆发

2017和2018年,可谓是人工智能爆发元年,无论是国务院发布《新一代人工智能发展规划》,还是“阿尔法狗”让柯洁甘拜下风,抑或是阿里巴巴宣布成立“达摩院”,人工智能发展的趋势已经势不可挡。

安防企业同样没有错过人工智能“风口”,纷纷加入战局。被誉为人工智能第一“着陆场”的智能安防已经开启了新一轮的成长周期。一批龙头骨干企业先后马不停蹄地布局人工智能市场,发布新产品、新理念,打造产业新生态,在智能化产品落地方面持续取得突破。人工智能在公安行业、交通行业、智能楼宇、金融、工厂园区、民用安防、医疗行业的应用,对安防行业的影响是革命性的,对安防行业的推动力比视频编解码技术、H265技术、传输高清等技术对安防的影响都更巨大而深远。

2.生物特征识别技术广泛应用

生物特征识别技术作为安防行业中的焦点应用,在技术安全与市场应用层面远远优于传统密码、刷卡等方式。随着应用日渐成熟以及消费者认知度的不断提高,生物特征识别技术的应用更加广泛,生物特征识别技术在安防业务领域的应用主要包括考勤设备、物理门禁产品、电子锁具产品、视频监控系统等四类。

据Yole公布数据显示,全球人脸识别市场规模预计将从2018年的40.5亿美元增长至2022年的77.6亿美元,这期间的复合年增长率可达13.9%。iPhoneX的发布将人脸识别推到了一个小高峰,人们对生物识别的发展和对信息安全的关注已经上升到国民热度。

人脸识别技术:人脸识别市场起步,商业应用广泛

资料来源:公开资料整理

3.深度学习算法增强

深度学习在安防行业的应用日益广泛,GPU、FPGA、TPU等智能芯片的运用使得运算效率大大提高,深度学习算法对于增强图像和视频分析的准确率也更为有效,在解决视频结构化和人脸识别、车辆识别等方面也变得更为“智能”。

4.云计算规模扩大

数字化背后的基础技术是云计算,随着物联网应用和智慧城市的发展,几乎所有数据都需要连接到云,再通过云端存储、计算,通过网络互相连接。例如,在跨省破案时,需要协调公安、交通等不同政府部门的基础数据进行共享,此时就要通过云技术作为支撑才能实现。

在安防行业市场,已经率先展开了对云技术的应用。尤其是在政府的牵引下,公安、交通等行业已有成功落地案例。

5.边缘学习全面布局

边缘计算是指在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台。其功能是就近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。

6.SVAC2.0版标准问世

SVAC2.0版标准大量吸收了近年发展的新技术和新算法,支持前端嵌入式智能分析,支持对设备的加密与认证,支持视音频信息防篡改和加密传输,进一步提升了数据信息的安全性。其图像编码效率不亚于H265,在数字信号处理算法、运行效率、稳定性等方面也更加成熟。许多安防行业主流厂家都推出了处理芯片、摄像机、编/解码、存储、平台等数百种符合SVAC国家标准的监控产品。

图表:中国安防行业发展趋势

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资料来源:公开资料整理