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      廣州地鐵有望人臉無感支付|揭秘刷臉背后的高科技
      發表日期::2018-02-08  閱讀次數:0   字體[      ]

      今年,廣州地鐵將實現人臉無感支付、“校園一臉通”在廣州高校鋪開。人臉識別的背后是大數據的對比和算法數據的支撐,未來每一次刷臉,機器都在學習。隨著各路資本的介入,中國在人工智能實用化的發展上已明顯快于美國。

      酷!兩個站點將試運營人臉識別安檢機

      “去年,我跑了三個馬拉松,還第一次嘗試刷臉領裝備”,去年跑完“廣馬”的馬拉松愛好者周先生如此告訴記者。去年,廣馬組委會采取了更為嚴格的人臉識別系統,領取競賽物品?!霸谒⒛槞z驗機前,先拿著身份證放置在屏幕下方的卡槽區,核對身份信息后,屏幕上顯示一個框,提醒將人臉‘擺放’在框當中,匹配成功就能去領取物品,十幾秒就完成了整個過程,酷極了!”周先生說。

                                           

      去年廣馬運用人臉識別系統取裝備

      廣馬“刷臉”只是開端,住在“智慧之城”的廣州市民今年將可以“刷臉”進地鐵。是什么支撐著我們的“刷臉”生活?日前,記者在廣州地鐵集團和佳都數據合作打造的智能安檢技術實驗室中看到,一臺人臉識別安檢機和一臺人臉無感支付的地鐵閘機正在測試。

      人臉識別安檢機前,工作人員扮作乘客,只見他望了一下前方,將銀聯卡、羊城通或AFC云卡放在閘機的感應區內,隨著 “嘀——”一聲響,閘機便會開啟,而且通過安檢門的同時,通過“云”支付完成了地鐵費用的扣取。事實上,這也揭開了分類安檢人臉識別進閘技術的神秘面紗——通過現場安檢機攝像頭抓拍的人臉,與已實名認證的乘客人臉特征的大數據庫進行對比,配對成功后可快速完成安檢進站乘坐地鐵。這臺機器就是利用了目前最先進的人臉識別分類安檢技術。

      佳都數據副總經理幸永紅進一步介紹,人臉識別安檢機通過專家論證及與相關部門驗收實驗成果后就能正式投入商用?!白羁?018年春節前在兩個廣州地鐵站點試運營?!倍疫@種人臉識別進閘技術可進行自動級別分類,假如你是屬于信用級別較高的,就無需將身上所有物品都過安檢。這樣,就能大大縮減目前廣州地鐵安檢的時間,避免坐地鐵都要排長隊的煩惱。

      人臉無感支付閘機更是一臺具“科技感”的設備,屆時連手機都不用拿出來,只需在閘機前掃臉入站,出站時再掃一下,系統確認后就可以從手機、銀行上扣款?!暗怯捎谌四槦o感支付是屬于1:N的比對技術,因此還需要進一步實驗論證。我們爭取今年能投入廣州地鐵試商用?!毙矣兰t告訴記者。也就是說,今年,市民不用帶錢包、羊城通、銀行卡、智能手表,僅靠一張臉,在“鏡頭前”刷一下,就能搭地鐵啦!

      更廣闊的場景:未來身份證?

      除了安防、銀行金融外,從目前到未來一段時間內,在零售、酒店、個人娛樂、教育等多個場景領域內,人臉識別的AI人工智能場景充滿想象力!

      近日,記者在位于廣州剛成立的云從科技視覺圖像創新研發中心看到一系列充滿科技感并酷似科幻電影的人臉識別場景。記者首先被一臺“人臉識別自動售賣機”吸引,只要事先綁定一張銀行卡,點擊機器屏幕上的商品,如一瓶礦泉水,再將自己的臉對準刷臉區域,約3~5秒,機器自動識別,礦泉水就從自動售賣機出來了,同時,你就會收到銀行卡扣費的信息。目前,這臺機器已與建設銀行合作,并且在廣州大學城“露臉”。

      “一張臉”除了能夠隨時隨地買一瓶礦泉水,在校園生活中更是一張獨有的身份ID:首先將個人信息在App上注冊,并將臉部等信息錄入。之后就能在校園里“暢通無阻”——去“刷”臉坐大巴、“刷”臉吃飯、“刷”臉去圖書館借書……以后,你不用掏出手機、銀行卡,甚至學生卡都可以靜靜地“躺”在宿舍了。

      這些場景離我們已經不遠了,根據云從科技介紹,這一整套的“校園一臉通”將逐漸在廣州大學城不同高校中鋪開。

      另外,據了解,未來騰訊的酒店無證入住系統就是通過“互聯網+”技術與警務手段結合,利用人臉識別、活體檢測和大數據技術等實現的旅業管理系統。無獨有偶,早前,阿里也推出了刷臉住店的概念場景——在智慧酒店,用戶只要有支付寶即可刷臉入住。

      揭秘:刷臉背后是“神經網絡”在學習

      “來,看一看鏡頭”,看似簡單的人臉識別,事實上,后面是一整套復雜的算法+龐大的數據采集+深度的神經網絡學習+精密的計算機硬件設備……當前的人臉識別技術是依賴于深度神經網絡學習。而兩三年前的人臉識別更多是依靠“人為假定”,機器是根據我們的經驗去采集人臉數據,因此會強調要拍攝人臉上的多少個點;但是現在的人臉識別已沒有了“點”的概念,因為是通過深度神經網絡學習,是遞進式的,也就是所謂的人工智能。

      中科院計算所教授、中科視拓董事長兼CTO山世光在接受媒體采訪時表示,過去幾年深度學習對人臉識別的沖擊,遠遠超越了ImageNet對圖像識別的影響。

      從人臉識別過安檢、到手機開鎖、無人商店等,線下應用場景越來越豐富,也得益于人臉識別、大數據、神經網絡學習等人工智能的不斷地進步。

                   

      即將投入商用的廣州地鐵人臉識別安檢閘機,整個系統的運作背后還有龐大的數據作為支撐。目前還需通過人臉識別技術與后臺處理的能力,建立一個注冊用戶的數據庫,之后與公安部門進行交互,將人群先進行一定的信用級別分類。分類后,當你過安檢時,通過人臉識別等進行生物比對后認證,根據級別不同,區分是否要身上所有物品進行安檢。

      這個智能安檢方案里面包含了人臉生物特征匹配、后臺神經網絡學習、提升速度算法等多種人工智能方面的技術。

      面具騙不了“刷臉”技術 除非是同卵雙胞胎……

      科技是沒有完美,人臉識別技術的安全性一直是外界關注的焦點,畢竟是捆綁了用戶的銀行卡、手機支付……根據最新的業界數據顯示,人臉識別技術識別率已達到99.8%?!?:1比對”的人臉識別技術早已成熟。而且,除了1:1比對外,活體檢驗方面也相當成熟。也就是說,你拿著別人的照片或者是佩戴面具都無法通過計算機的檢測。

      一般情況下,目前在銀行的人臉識別設備都具備兩個攝像頭,一個是采集紅外,一個采集正常光。紅外光就是檢驗對方是否是活體,后者是對人臉的外形的檢測,這就防止有不法分子佩戴面具進行詐騙。

      然而,業界下一步的方向是1:N比對和M:N比對人臉識別技術。所謂1:N人臉比對,即從N張臉中找出1個目標。該技術在整個行業仍在探討中,目前是需要人為參加與干預。1:N人臉對比多用于打拐、無感支付、曝光闖紅燈等。M:N則是通過計算機對場景內所有人進行面部識別并與人像數據庫進行比對的過程。

      1:N人臉無感支付目前在業界仍是一個議題,就是因為只要存在1%的錯誤可能性,也就意味著1000萬人就有10萬人被誤扣款。蘋果技術人員在接受記者采訪時表示,目前人臉識別技術尚未“完美”,存在同卵雙胞胎無法識別的可能性。但是網絡神經的優勢是能深度學習,比如蘋果的臉部ID,機主每一次“刷臉”的過程都是“神經”的一次學習。

      中國:人工智能實用化已快于美國

      從2015年開始,人臉識別作為AI人工智能領域中最接近落地的分支,開始形成“風口”。經過近三年時間的發展,我國人臉識別領域已包括安防、金融、醫療、互聯網、智慧城市等方面。國內互聯網三大巨頭阿里巴巴、騰訊、百度,開始在這方面排兵布陣。值得留意的是,近日,谷歌借AI人工智能重返中國市場。其中,統領其大局的兩位“主帥”,是在全球計算機視覺領域中有名的科學家。

      與做計算機視覺起家的人臉識別企業不同,互聯網巨頭們除了自建實驗室、投資AI企業外,最“拿手”的是利用本身已擁有的龐大用戶量和數據。

      中國智慧物聯網公司G7總裁馬喆人表示:“當下社會已經是全球連接的,任何有顛覆性的技術會想方設法實現應用落地。人工智能就是算法加數據以及算法加場景。未來大家掌握的算法是一致的,最終誰產生的價值大,在于哪個市場上產生的數據多。所以從人口和社會的數據層面來看,我覺得中國的數據會遠超美國,它對人工智能市場有更大的價值?!?/span>

      線性資本創始合伙人王準表示,雖然在人工智能算法的原創性上,學術更為發達的美國要比中國走得更前沿,但由于美國移動互聯網普及速度和運用量遠不及中國,因此,中國在人工智能實用化的發展上顯然已經快于美國。

      正如業界常說的一句話,AI落地才能實現價值。


      來源:廣州日報



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