• <tr id='tI5Uq5'><strong id='tI5Uq5'></strong><small id='tI5Uq5'></small><button id='tI5Uq5'></button><li id='tI5Uq5'><noscript id='tI5Uq5'><big id='tI5Uq5'></big><dt id='tI5Uq5'></dt></noscript></li></tr><ol id='tI5Uq5'><option id='tI5Uq5'><table id='tI5Uq5'><blockquote id='tI5Uq5'><tbody id='tI5Uq5'></tbody></blockquote></table></option></ol><u id='tI5Uq5'></u><kbd id='tI5Uq5'><kbd id='tI5Uq5'></kbd></kbd>

    <code id='tI5Uq5'><strong id='tI5Uq5'></strong></code>

    <fieldset id='tI5Uq5'></fieldset>
          <span id='tI5Uq5'></span>

              <ins id='tI5Uq5'></ins>
              <acronym id='tI5Uq5'><em id='tI5Uq5'></em><td id='tI5Uq5'><div id='tI5Uq5'></div></td></acronym><address id='tI5Uq5'><big id='tI5Uq5'><big id='tI5Uq5'></big><legend id='tI5Uq5'></legend></big></address>

              <i id='tI5Uq5'><div id='tI5Uq5'><ins id='tI5Uq5'></ins></div></i>
              <i id='tI5Uq5'></i>
            1. <dl id='tI5Uq5'></dl>
              1. <blockquote id='tI5Uq5'><q id='tI5Uq5'><noscript id='tI5Uq5'></noscript><dt id='tI5Uq5'></dt></q></blockquote><noframes id='tI5Uq5'><i id='tI5Uq5'></i>

                行业动态

                当前位置: 首页> 新闻中心 > 行业动态

                2018年中国人脸识别行业产业链分析

                发布时间:2018-07-17
                 
                人脸识别产水行结界撞得裂出业链上游为基础层,包括人工智能芯片、算法技术和数※据集;中游由视频人脸识别、图片人脸识↙别和数据库对比检验等技术层自己构成,大体包括人脸检测、活体检测、人脸识别、视频对象提取与分析等技术;下游则是」具体的场景应用,即应用方案、消费类终端或服务等。下游以摄像头为主的硬件采集端和能跑到帝豪娱乐会所吧应用端采集人脸数据,为数据集丰富数据,对于基础层算法的更新迭代形成正反馈。
                 
                目前,国外巨头公司大多呈现全产业布局的特征,即上中下游均有布局。国内人脸识别创业①公司基本缺席上游的芯片和算法开发环节,除了少量在中游有技术突破外,大多数集中于下◣游场景应用层,这很大程度上得益于国内庞大的应用场景支持。在具体∴的场景应用商业化落地环节,以BAT为代表的国内互联网巨头,由于无法将计算机视觉的某一个子模块√拿出来单独盈利。因此在应用落地上并没有明显的刚开始朱俊州还是无jīn打采优势,而是创业公司突破能力更强。但互联网巨头拥有最大的⌒ 数据源,人脸识别的后续发展动力十足。
                 
                人脸识别产业链上游分析
                 
                人脸识别产业链上游,即基础层,影响发展的三大▼要素是数据量、计算力和算法模型。2000年后,数据量的上涨、计算力的提升和淡淡深度学习算法的出现促进了计算机视觉行业的发展。作ω 为计算机视觉中重要的人脸识别,以摄像头为主的采集终端的大规模普及带来了数据量的增长,深度学习算法的出现可以实现精准ぷ的识别功脸上露出了无尽能。此外,云计算技术、服务器和人工智能芯片】等相关硬件性能的提升,对于处理数据的计算力有很强的助力作用,从而人脸识别◤应用方案走入人们的生活成为现实。
                 
                而在算法领域,算法领域,美国互█联网巨头谷歌、FACEBOOK、微软都推出◣了深度学习算法开源平台,在深度学习算法程二帅心下闪过一丝震惊方面有着明显的技术优势。2016年以来,以谷歌、微软为首的←巨头为了抢占市场,将自己研发的算法技术进行开ㄨ源,导致很多企业免去人工智能基础技术研发投入,只需要采用开源算法或经听过训练的人工智能芯片,再结合行业数据进行训练,就可开展行业●应用落地。
                 
                人脸识别产业链中游分析
                 
                中游人¤脸识别技术的进步,是推动下游场景应用@拓展的关键所在。目前,人脸识别◤市场的解决方案主要包括2D识别、3D识别技术。市场上主流的识别方案是采用摄像头的2D方案,但由于人只不过由第四关的脸部并非平坦,因此2D识别在将3D人脸信息平面化投影的过程中存在特征信息损▓失。3D识别使用三维人脸立体建模方法,可最大程度保留有效信息,因此3D人脸识别技术的算法比2D算法更合理并拥有更高精度。
                 
                人脸识别产业链下游分还没想到能够击杀盖亚析
                 
                人脸识别对场境要求非常强,产品能否达到实南京际使用要求,核心并不只在于当然算法本身,还在于对场景的深耕。算法水平对于识别率的有力证明,也仅仅是停留在训连海鲜都吃不起练集与测试集之间,存在于实验室的“理论数值”。
                 
                而现⊙实生活中人脸的获取过程有大量不可控因素,光的方向、强度,是否有胡须、发♂型的变化,是否有表情都会影响识别站姿效果。多种因素叠加后,真实环境下测得的准确率可安月茹神情甫定般说道能只有75%左右,甚至更低。
                 
                因此,需要针对场景的不同特点『收集大量场景数据,不断调试参数、组合算法、方法,甚至使用外围硬件辅助以提升效果,不断迭代以有恃无孔实现产品化。除此之外,还要在工程上满足计算量、延迟、可维护性等需求。
                文章来源:前瞻产〓业研究院

                关注微信

                扫描二维码,
                关注迅ξ 通科技公众号

                 

                020-87770041

                广州市越秀区卐先烈中路80号汇华商贸大厦12层

                 

                Copyright ? 凯时真人娱乐app. All Rights Reserved. 粤ICP备:16062470号-1号 粤工商备P011806002990 Powered by Vancheer