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                人脸识别

                全息人脸识←别系统开发

                近几年人脸识别市场应用范围╱逐渐扩大,形成巨大的市场空间,随着人脸识别技术的不断改进已经相对成熟,其应△用领域从开始的门禁/考勤领域,到目前应用与金融、安防反恐、教育、社交娱乐、设备、交通、智能商业等领域,应用范围逐渐扩大。人脸识别的应用趋势上也将由2D向3D转变,更精准更便捷。起初,人脸识别技术使用2D识别,但由于2D人脸识别容易受到姿态、光照、表情等因素影响,识别率不够理想,因此全息3D的人脸识别应运而生。相比较而言,全息3D人脸识别技术不仅识【别率高,且在使用方便性上也将远远高于2D人脸识别。WiMi开发的全息人脸识别系统,能够像人眼一样直观地识别,将是世界上第一款快速、准确的人脸三维识∴别设备。鉴别时间只需要一秒钟,走路时甚至跑〓过去,只需在设备上恍一眼,它就会鉴别其身份是否是以前注册过的,系统对每个人的注册时间只需2秒。不需要任何直接的物理接触,也不需要在识√别装置前面的精确定位,且无论他们是什么年龄或身高。全息人脸识别系统类∏似于人眼,配备一个3D视觉系统,采集的人脸三维模型。能够分辨出的几何精度可达五分之一毫米,即使是同卵双胞胎也能够分辨,全息人脸识别系统是目前市场上上最精确的生▲物识别设备系统之一。全息人脸识别系统应用专门的全息扫描技术,使用结构光的方法,可以快速准确地采集物体表面(深度)的三维模型,不受环境光影响,识别更精准。同时带有↓纹理的摄像头、宽视场的三维传感器能同步的捕捉物体表面的形状〗和材质、色彩。有了这个系统,物体的三维模型可以在快照模式或视频模式下获得〓的。WiMi将为各领域提供完整的解决方案和SDK,使用产品需支付一定的技术服务费和售后服务费。收费模式分为按项︼目收费、按调用次数收费、按年收费、设备相关按出货量每台收取技术费、监控方面按照视频路数卐收费等收费方式进行营利。可广泛◎应用于门禁系统、家具、商务办公、监狱、机场、海关码头、火车站、汽车站、考场入口、公证处、车管所、各种重点实验室、重点办公区域、银行和证券等需要精准安全识别的情景系统管理。

                行业 人脸识别应用场景 收费模式
                银行业 人脸识别、文字识别、活体检测技术用于银行身份认证、票据识别等场景 按项目收费
                互联网金融行业 认证比对远程身份认证服务 按照认证比对服务调用次数收费
                3C行业 结合电脑、通讯和消费电子三大科技产品整合应用的资讯家电产业 按年收费
                机器人行业 为机器Ψ 人公司提供多种视觉识别技术 多数按照出货量每台收取技术授权费
                移动互联网行业 给各类直播、照片处理、相册APP提供识别、图像识别技▅术 多数按照出货量每台收取技术授权费
                安防行业 为安防厂商提供视频结构化、人脸布控、人脸搜索、车辆识别、人群分析 等软硬件一体形态提供产品技术升级服务竞标智慧城市、平安城市等政府 大型项目 多数按照处理监控视频路数或按照项目收费
                通讯行业 为运营商提∞供识别、文字识别、活体认证、门禁系统、VIP系统等技术产 品、手机卡实名认证项目等 按照项目收费或者运营商代理采取分成收费

                产品介绍

                根据用户的单张自拍照片,就可以创→建高质量的 3D 脸部模型
                头部模型支持运行时blendshape面部动画(45种不同♀的表情)
                可以换发型,自定义的带有重新上色功能的发型(更多可选)
                可以附加头部到任意身体保存正确的。骨骼动画卡通风格的化身和不同的渲染模式
                支持的Ψ用户生成的模型集成到基于Unity、IOS、安卓等应用程序中

                WiMi将以更快、更准、更可靠、更便捷的方式,为客户和社会持续创造最大价值

                根据前瞻产业中人脸识别行业发展现状。到2016年, 全球生物识别市场规模在127.13亿美元左右, 其中人脸识别规模约26.53亿美元, 占比在20%左右。 预计到2021年, 全球人脸识别市场预计将达到63.7亿美元,按预计期间的复合增长率达17.83%。中国人脸识别市场规模和根据现阶段人脸识别行业发展现状,估算我国人脸识别市场规¤模约占全球市场的10%左右。2010-2016年,我国人脸识别市场规模逐年增长,年均复合增长率达27%。2016年,我国人脸识别行业市场规模约为17.25亿元,同比增长27.97%,增速较上年上升4.64个百分点。随着中国线上◣身份认证的刚需以及用户习惯培养,人脸识别的应用场景将进■一步加大,考虑到安防升级、线上身份认证以及互联网创新应用等因素,未来市场规模预期将超过预增速。 另外,全息捕捉与测量技术的发展,基于全息的人脸识别算法能够弥补2D投影造成有效识别信息丢失的问题,对于人脸旋转、遮挡、极度相似等传统难点具有很好的解决方式,也逐渐成为人脸识别技术的另一条重要的发展路线№。在人脸识别行业,企业的目标客户主要包括政府、企业和个人三大类。其中,面向政府领域的主要产品包括安防产品、电子政务产品、反恐产品等;面向企业领域的产品主要有技术解决方案、终端产品等;面向个人客户提供的产品主要有社交和移动相关的产品。随着全息人脸库的完善╱以及设备成本的降低,全息人脸技术将更多的应用于各个行业,具有巨大的市场空间。目前在人脸识别领域任然有困扰行业的几个核心问题,在使用全息人脸识别系统都将都到极大的改善与解决。
                • 光照问题:在传统的人脸识别系统的实际应用中,会由于环境光线的变化造成检测到的人脸图像存在不同的阴暗变化。误差率较大,识别成功率低。

                  使用全∑ 息识别方式:3D结构光人脸识别系统基于WiMi自研的深度学习结构光算法与3D结构光深度摄像∮头。容错率可以达到百万分之一。
                • 姿态问题:姿态问题也是目前人脸识别技术的一个技术难点。目前多数□的人脸识别算法主要针列正面、准正而人脸图像,当发生俯仰或者左右侧偏差大的情况下,人脸识别算法的识别率也将会急剧下降。

                  使用全息识别方式:3D结构光人脸识别系统基于WiMi自研的深度学习结构光算法与3D结构光深度摄像头。容错率可以达到百万分之一。
                • 遮挡问题:对于非配合情况下的人脸图像采集,遮挡问题是一个非常严重的问题。带着眼镜,帽子等饰物,使得被采集出来的人脸图像有可能不完整,从而影响了后面的特征提取与识别,甚至会导致人脸检测算法的失效。

                  使用全息识别方式:结构光投射特定的光信息到物体表面后,由摄像头采集。根据物体造成的光信号的变化来计算物体的位置和╳深度等信息,进而复原整个三维空间。即使々佩戴眼镜、墨镜,也能迅速识别人脸。
                • 年龄变化:随着年龄的变化,面部外观也在变化,特别是对于青少年,这种变化更加的明显。对于不同的年龄段,人脸识别算法的识别率也☉不同。

                  使用全息识别方式:通过机器学习算法,每一次刷脸计算机系统会根据你的第一张照片学习细节的㊣特征,此后每一次使用都会采集到更多的数据信息。
                • 表情多样:不同的表情引起面部的变化都不同,此外,不同的人的相同表情影响也不相同,因此很难用统一的标准来精确划分各种表情对不同人的影响。

                  使用全息识别方式:通过深度学习算法,每一次刷脸的姿〗势等都不可能完全一样,深度学习系统会根据你的每一张照片学习细节的特征,采集更多的表情数据信息。
                • 背景复杂:当监控场景的背景较为复杂时,人脸检测率也会随之降低,因此能够适应复杂背景环境的人脸检测算法是人脸△识别技术很难解决的问题。

                  使用全息识别方式:结构光投射到人脸后,其余的背景都不会进行捕捉,只捕捉人脸的三维模型信息进行比较。

                全息人脸识别的优势

                • 识别精度高

                  能区分⊙双胞胎,可以佩戴墨镜和帽子,能在光线不足的夜间工作,能在行走中进行识别

                • 识别速度快

                  注册时间:2秒;识别时间:小于1秒;注∩册人数可达十万以上的数据库;吞吐能力:每分钟多达60人

                • 可靠性/安全性

                  注册时间:没有“人为因素”的错误不能通→过一个普通的照片欺骗高品质的3D测量的人脸

                • 实用性

                  工作距离♀范围:0.8-1.6米,不需要直接的身体接触和定位,能方便简单的与其他设☆备集成

                3D人脸识别与传统识别对比分析
                项目对比3D人脸识别2D人脸识别
                研发的原理技术近红外、结构光可见光
                采集特征点数30000+小于1000个
                弱光下的识别率100%0%
                是否支持黑◣夜识别
                受姿态、表情影响度带帽子、戴墨镜、打电话状态下正常识别带帽子、戴墨镜。打电话状态下无法识别
                脱机状态1:N支持的识别库100,0001000-5000
                是否识≡别同卵双胞胎
                要求用户配合度在任↘何左右30角度可移动识别正面保持站立静止状态才可识别

                WiMi将为全息人脸识别开发

                高性能异构分布式云平台,分布式深√度学习平台支持深度学习模型与算法的定制扩展,支持大量通用CPU、GPU或者CPU、GPU混合分布式运算。

                深度学习大规模训练系●统,深度学习大规模训练系▆统由WIMI自主开发,支持多机器多GPU分布式深度学习模型训练●,支持千亿级参数的模型,上亿类别的大规模分类。行业领先的内存优化和通信优化技术,数百块GPU联合训练,极大提升了公司训练ξ和迭代模型的速度。

                异构高性能超算平台,计算能力是驱动当前一轮人工智能热潮的重要力量,高性能异构计算平台,拥有超过6000块高性能GPU,多个计♀算集群,中央统一存储,轻量级虚拟化,给公司研究人员提供源源不断的计算能力的支持。

                高性能◆异构基础算法库,高性能算法库包含了深度神经网络在内的各『种机器学习算法与数学和图像处理算法。相对于行业内开源平台库,带来2-5倍的性能提升。支持主流的云端、个人电脑、移动↘端和嵌入式端硬件平台。支持多种系统平台,如 Linux、Android、iOS和Windows等。

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