顔認識率が95％に達し、スマートホーム産業チェーンがアップグレードされます

これはアメリカのドラマ「容疑者の追跡者」の断片ではなく、SFの未来も書かれていません。顔認識技術は、人々の日常生活で使用されてきました。メディアの報道によると、深センの忻州ロータス交差点の安全な島では、巨大なディスプレイが特に目を引く。広告や映画ではなく、交差点の歩行者の写真を放送しています。これが顔認識技術です。早ければ2017年4月、深センは忻州ロータスの交差点で顔認識赤色光キャプチャデバイスを使用しました。このデバイスは自動的にカメラを使用して歩行者の赤信号の動作を撮影し、安全な島の大画面で即座に再生しました。

アルゴリズム+ 2D、3D顔認識テクノロジー

顔認識のステータスは1993年に最初に開発されました。米国国防総省国防高等研究計画局と米国陸軍研究所のFERETプロジェクトチームは、顔認識アルゴリズムのパフォーマンスを評価するためにFERET顔データベースを確立しました。

広い観点から、顔認識には、顔の位置と検出、顔の表現（顔の特徴抽出）、顔の認識、表情/姿勢分析、生理学的分類などの5つの側面が含まれます。顔認識は、その受容性により、バイオメトリクスの分野で急速に発展してきました。

ビッグデータと顔認識技術の収束傾向、ビッグデータとモバイルインターネットの時代において、顔認識技術はインターネットアプリケーション、特にモバイルインターネットアプリケーションに組み込まれてきました。ビッグデータに基づく大規模な顔検索は、顔認識技術の今後の発展にとって重要な方向性です。現在開発されている大規模な顔検索技術は、10億レベルの顔の迅速な検索、単一の顔に必要な小さなメモリ、および高いクエリ効率を実現できます。 360画像検索、CenturyJiayuanなどがこの技術を適用し始めています。

従来の顔認識方法は、顔分析、特徴抽出、認識のための2次元画像分析理論に基づいています。 2次元データとは異なり、顔3Dスキャナーによって取得された3次元データには、顔自体の固有の情報である顔の空間情報が含まれています。三次元データの形状データは、照明や視界の変化によって変化せず、メイクアップなどの付属物は画像に大きな影響を与え、三次元データには明らかな影響を与えません。

二次元顔認識法の最大の欠点は、顔の姿勢、異なる照明条件、顔の表情の変化、顔の構成に対して脆弱であるということです。認識の精度は大きく制限されており、これらは自然界でいつでも表現される顔の顔です。 3D顔認識は、認識精度を大幅に向上させることができます。実際の3D顔認識は、深度画像を使用して研究されています。

2次元と3次元の顔認識を組み合わせることで、複数のモードの認識により、顔認識の精度を効果的に向上させることができます。 2次元認識アルゴリズムは徐々に3次元顔認識に適用されます。顔認識アルゴリズムは、姿勢、表情の変化、目の着用、宝石、その他の要因、および光の影響を克服できます。認識アルゴリズムは、より少ない計算で済みます。

顔認識エンタープライズインベントリ

国内の顔認識会社は、主に大学を背景として、世界中の主要な研究機関と協力して技術研究を行っています。 Cloud from Technology、Face ++、FeisouTechnologyは現在業界をリードしています。

「コンピュータービジョンの父」に支えられて、中国科学院の研究所起業家チームはユンコンテクノロジーを設立しました。中国科学技術大学の卒業生に加えて、科学技術チームのメンバーからのクラウドは、中国科学院、UIUC、IBM、NEC、MicroSoftなどの世界のトップ大学や研究機関からも来ています。 。; IBISプラットフォームは、金融、セキュリティ、教育などの分野での商業化を模索しており、銀行業界で最大のサプライヤーとなっています。広東省での動的顔認識システムの適用はベンチマークとなり、全国的に推進されています。

Tsinghua Entrepreneurship Teamは、フェイスクラウド認識オープンプラットフォームFace ++を立ち上げました。清華大学の数人の卒業生に加えて、Face ++チームには、コロンビア大学、オックスフォード大学、南カリフォルニア大学の研究開発スタッフもいます。そして、金融、セキュリティ、小売の各分野で、それぞれ商業調査を開始し、Face ++ Financial、Face ++ Security、Face ++ BIなどの垂直顔認証ソリューションの開発に成功しました。 Magic Man Cameraは、実在の人物をユーモラスな漫画に変える世界初の携帯電話アプリケーションです。 2億人以上のユーザーを抱えるFace ++は、顔とキーの検出テクノロジーを自動的にキャプチャし、表現の移行と画像融合テクノロジーを組み合わせて、ユーザーのプライベートコミックイメージを生成し、さまざまなユーザースタイルを作成します。

Feisou Technology Co.、Ltd。は、技術革新、独立した研究開発を適用し、機械学習、特に深層学習の研究結果を顔認識、画像認識、ビデオコンテンツ認識に適用するハイテク企業です。 Feisouのリアルタイム顔認識アルゴリズムは、世界公開テストベンチマークデータセットLabeled Faces in the Wild（LFW）で99.0％よりも正確です。これは、6月に同じ顔データセットでFacebookが公開した97.35％よりも正確です。 2014年。

国内企業に加えて、外国のEmotient、Affectiva、Amscreenは、広告、ゲーム、その他の分野で広く使用されています。

家庭用の分野での顔認識

スマートホームの分野での生体認証技術の応用はますます人気が高まっています。家族からの埋め込みポイントとして、インテリジェントホームはドアに入った瞬間からインテリジェントモードを開きました。顔認識ドアロックは時代の要請に応じて登場し、実用化されています。とても良い値です。いわゆるフェイスロックは、人物の顔の特徴情報に基づいて人物を識別するドアロックです。正常に使用するには登録が必要であり、未登録のユーザーはドアの開口部を認識できません。

スマートホームの開発では、より多くのバイオメトリクスがバイオメトリクスに適用されます。継続的な技術革新によってのみ、業界は発展し続けることができ、バイオメトリクスの価値は将来も上昇し続けるでしょう。

中国でのスマートホームの建設は、大規模なパイロット段階に入っています。今後10年から20年の間に、中国でのファミリーインテリジェンスのプロセスの加速に伴い、家庭や家庭などの問題が徐々に浮上しており、顔認識技術は安全で安心な家庭を実現するための重要な技術です。したがって、スマートシティの大規模な建設に伴い、顔認識技術の適用は将来の新しいトレンドとなるでしょう。

概要

現在、最高の顔認識システムは、理想的な環境とユーザーの協力を得た環境で95％以上の認識率を達成することができました。顔認識システムの適用は、もはや私たちの生活から遠くはありません。しかし、顔認識技術はまだあまり成熟した認識技術ではありませんが、限られた範囲内で特定の用途があります。

このページには、機械翻訳の内容が含まれています。