海凌科:可存储500张人脸的双目3D<span style='color:red'>人脸识别</span>模块
  海凌科新款人脸识别模块HLK-FM888,这一款模块最主要的特点是可同时存储500张人脸数据。这样超大存储容量,单价不到100元,非常适用于大型企业、政府机关部门、学校考勤等等场景。  HLK-FM888是一款红外+可见光双目人脸识别算法模组,内嵌双目3D活体检测算法和基于大数据训练的深度神经网络动态可见光识别算法,搭载高像素的摄像头,在增强对环境光线的适应性和增强防伪能力的同时,提高了不同身高人群的易用性,以及扩大了识别角度,大大提升了用户的友好体验效果。  模块构成:  HLK-FM888人脸识别模块由人脸算法主板+双目 3D 摄像机+LED 灯板组成。  HLK-FM888人脸识别模块内嵌双目3D活体检测算法和基于大数据训练的深度神经网络动态可见光人脸识别算法,完成 人脸注册、比对功能,通过 UART/USB 实现通讯协议交互和彩色图像传输、支持 USB 传输视 频/语音,实现可视对讲/屏幕显示功能。  模块参数:  算法支持双目 3D 活体检测和深度学习动态可见光人脸识别  用户数量(人脸)500 人脸(默认)  通过(识别)率(人脸)98.85%  误识率(人脸)0.0001%  识别角度(人脸)左右上下约 20 度(同时支持多角度人脸录入,扩大识别范围)  识别距离(人脸)30~120cm  人脸活体检测功能 支持  人脸活体检测错误接受率(LDAFAR) ≤1%  人脸活体检测错误拒绝率(LPFRR) ≤1%  可视对讲 支持 USB 传输音视频(UVC/UAC)  通讯接口 UART & USB  通讯波特率(UART)115200(默认)  供电电压 5.5V~9.0V  关断电流 0uA  产品亮点  500张人脸数据存储  HLK-FM888人脸识别模块可同时存储多达500个用户的人脸数据,是目前海凌科人脸识别模块中存储容量最大的一款产品。  基于模块存储容量大的这一特点,意味着FM888人脸识别模块可以在人多的大型场所中有效运行。  双目3D活体检测  HLK-FM888人脸识别模块支持双目3D活体检测技术和深度学习动态可见光人脸识别,可以快速地精准检测人脸是否为真实存在,而不是照片、视频或3D模型等伪造品。这有助于防止欺诈行为,并增强系统的安全性。  识别准确性高  HLK-FM888人脸识别模块的错误接受率(LDAFAR)和错误拒绝率(LPFRR)均低于1%,且模块的误识率低至百万分之一,模块活体检测具备高准确性和高可靠性。  支持照片下发功能  HLK-FM888人脸识别模块基于红外+可见光摄像头,完成人脸注册、人脸比对、通过UART/USB实现通讯协议交互和彩色图像、语音传输功能,实现不同产品的人脸识别功能。用于实现第三方产品增加人脸识别和可视对讲的集成对接。  同时,FM888支持二代身份证照片或手机拍照注册模板、支持本地注册模板,上传个人人脸信息更方便。  产品应用  HLK-FM888人脸识别模块可广泛应用于智能门锁、智能门禁系统、考勤机等刷脸场景,3D人脸支付系统,智能设备解锁与人机交互应用,以及低功耗电池人脸识别系统。  除此以外,FM888还可以用于一些人数较多的企业或者学校等场所。  大型企业应用  在大型企业中,员工数量众多,使用人脸识别可以更加高效的管理门禁、考勤等。FM888人脸识别模块可以快速识别员工的人脸,从而快速完成身份验证,提高工作效率。  同时,该模块还可以与企业内部的安全系统相结合,提高安全保障。  学校场景应用  在学校中,FM888人脸识别模块可以用于图书馆、实验室等场所的管理。模块可以快速识别学生的身份,减少排队等待时间,提高通行效率。  在考试等需要严格身份验证的场合,该模块也可以发挥重要作用,确保考试的公平性和安全性。  政府机关场景应用  政府机构对安全性的要求非常高,使用FM888人脸识别模块更安全高效。该模块可以用于门禁、会议签到等场合,确保只有经过授权的人员才能进入特定区域或参加会议。  在一些需要严格保密的场合,如法院、检察院等,该模块也可以用于身份验证和监控,确保工作的顺利进行。
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发布时间:2024-05-27 14:05 阅读量:852 继续阅读>>
海凌科:智能门锁<span style='color:red'>人脸识别</span>模块 100张人脸存储+活体检测猫眼可视
  HLK-FM223是一款集成了深度学习技术和动态可见光人脸识别算法的一体化小模组。它基于海凌科金融级双目3D活体检测算法,并配备了双目摄像头,能够出色地完成人脸活体检测、人脸捕捉、特征提取/比对以及用户信息存储等功能。  模块通过UART/USB接口,该模组能够与第三方设备通信并传输视频,从而实现智能门锁的人脸识别功能,并支持本地或远程猫眼功能,输出视频影像。  企业用户或者有定制需求的用户,可联系销售或者通过下面链接,免费申请FM233人脸识别模块样品。  模块参数  — 人脸算法 支持深度学习可见光人脸识别算法  — 用户数量(人脸) 100 人  — 通过(识别)率(人脸) 98.85%  — 误识率(人脸) 0.001%  — 识别角度(人脸)左右上下约 20 度  (同时支持多角度人脸录入 ,扩大识别范围)  — 识别距离(人脸) 30~100CM ,60CM 最佳  — 活体检测功能 支持  — 活体检测错误接受率(LDAFAR) ≤1%  — 活体检测错误拒绝率(LPFRR) ≤1%  — 视频功能 支持 USB 输出彩色视频  — 通讯接口 UART & USB  — 通讯波特率(UART) 115200(默认)  — 供电电压 5.5V~9.0V  — 关断电流 0uA  — 工作温度 -20°C ~ 60°C  — 存储温度 -30°C ~ 70°C  — 相对湿度 10% ~ 93% (不凝结)  二、FM233人脸识别模块特点  HLK-FM223模组由人脸算法主板、双目3D摄像机和红外白光LED灯组成,设计紧凑、功耗低且识别速度快。它不仅增强了对环境光线的适应性,提高了防伪能力,还优化了不同身高人群的易用性,并扩大了识别角度。这些特点让FM233的产品使用体验感大幅度提高。  深度学习可见光人脸识别算法  HLK-FM223的人脸识别算法支持深度学习,这说明模块可以通过大量的数据训练来不断提升自己的识别能力。这一特点使得它在面对各种复杂的人脸图像时,都能保持高度的准确性和稳定性。  同时,其支持的用户数量高达100人,可以满足如门禁考勤、以及智能门锁等大多数应用场景的识别需求。  高识别率 高安全性  在识别率方面,HLK-FM223人脸识别通过率高达98.85%,这意味着在大多数情况下,模块都能准确地识别出目标人物。  同时,模块的误识率可调,默认为0.001%,最低仅为0.0001%,高准确率,低误差,进一步保障了系统的安全性。  识别范围更广更远  HLK-FM223人脸识别模块支持左右上下约20度的识别范围,并且同时支持多个角度人脸录入,这大大扩大了其识别的适用范围。  HLK-FM223的识别距离在30~100CM之间,其中60CM为最佳识别距离。这样的设计使得用户在使用时不必过于靠近或远离设备,极大地提高了用户体验。  三、FM233应用场景分析  金融行业  HLK-FM223人脸识别模块,非常适用于在银行、ATM等金融机构中,用户只需通过摄像头进行脸部扫描,即可进行各类金融交易,如取款、转账等。  不仅如此,使用FM233指纹模块来快速识别用户,无需密码,无需复杂的操作,无接触式快速扫脸解锁,对于行动不便或身体有障碍的老年人来说,也极为友好和便利。  安防领域  HLK-FM223人脸识别模块可以用于监控和门禁系统,提高安全性和便利性。  例如,在政府机构、银行、机场等场所的安检通道中,通常都会采用人脸识别技术。  零售行业  HLK-FM223人脸识别模块也可以用于零售商进行客户身份验证,提高购物体验。  例如,自助结账设备可以通过扫描顾客的脸来验证顾客的身份,快速结账,无需扫码,无需输入密码等,在保证安全性之余,更方便更快捷。  教育领域  HLK-FM223人脸识别模块同样适用于考勤系统和学生管理系统,提高管理效率。  例如,学校可以通过识别学生的脸部特征来记录出勤情况,对比传统的考勤方式,更节省人工成本,效率更高。
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发布时间:2024-05-06 14:03 阅读量:730 继续阅读>>
海凌科:<span style='color:red'>人脸识别</span>模块在智能充电桩中的应用
  随着电动汽车的普及和新能源技术的快速发展,充电桩作为电动汽车的重要配套设施,其便捷性和安全性受到了广泛关注。近年来,人脸识别模块在充电桩中的应用逐渐增多,为充电服务带来了全新的体验。本文AMEYA360电子元器件采购网将探讨人脸识别模块在充电桩中的应用及其优势。  一、人脸识别模块在充电桩中的应用方式  人脸识别模块主要通过采集用户的面部信息,与预先录入的用户信息进行比对,以实现身份验证和授权。在充电桩中,人脸识别模块可以集成在充电桩的操作界面或独立的身份验证设备上。用户在使用充电桩时,只需站在指定位置,面对人脸识别设备进行身份验证,即可开启充电服务。  二、人脸识别模块在充电桩中的优势  提高充电效率  传统的充电桩需要用户手动输入相关信息或扫描二维码进行身份验证,操作繁琐且耗时。而人脸识别模块则能够实现快速、准确的身份验证,大大缩短了用户等待时间,提高了充电效率。  增强充电安全性  人脸识别技术具有高度的准确性和可靠性,可以有效防止非授权人员使用充电桩。同时,结合充电桩的远程监控和管理系统,可以实现对充电桩使用情况的实时监控和异常报警,进一步提高充电安全性。  提升用户体验  人脸识别模块的应用使得充电过程更加便捷和智能。用户无需携带任何额外设备或记住繁琐的密码,只需通过面部识别即可完成身份验证,提升了用户体验。  三、人脸识别模块在充电桩中的优势  随着人工智能和大数据技术的不断发展,人脸识别模块在充电桩中的应用将更加广泛和深入。未来,充电桩可能会实现更加智能化的身份验证和授权功能,例如结合用户的消费习惯和充电需求,为用户提供个性化的充电服务。同时,随着人脸识别技术的不断完善和升级,其准确性和可靠性将得到进一步提升,为充电桩的安全性和便捷性提供更好的保障。  总之,人脸识别模块在充电桩中的应用为充电服务带来了全新的体验和优势。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,相信未来充电桩将更加智能、便捷和安全,为电动汽车的普及和发展提供更好的支持。
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发布时间:2024-03-18 09:26 阅读量:824 继续阅读>>
海凌科推出3D双目红外<span style='color:red'>人脸识别</span>模块HLK-FR1002
  12月拉开序章,海凌科在2022年的最后一个月份里推出一款新品——3D双目红外人脸识别模块HLK-FR1002。  HLK-FR1002人脸识别模组解决方案以高性能应用处理器为硬件平台,配合双目传感器进行活体检测,具有1S极速识别、人脸识别准确率达99%、低于2W的使用功耗等特点,适用于智能门锁、智能门禁系统、考勤机等场景。  40*15*4.1mm超小体积接口简单易于集成  HLK-FR1002人脸识别模组体积小巧,仅40mm*15mm*4.1mm,极大限度的节省了设计空间。  模块硬件采用行业通用的 PCB 尺寸和固定螺丝孔位设计,提供标准串口供客户能够 快速完成整合。主板与摄像头采用一体化设计, 满足整机产品的不同结构的安 装要求。供电部分支持输入范围为 5.0V ~ 14.0V。  1S极速识别大人小孩都能轻松解锁  HLK-FR1002人脸识别模组构建的智能门锁能够提供非接触式的解锁开门体验,省去了用户按压指纹或者输入密码的麻烦,0操作极简解锁,快速安全可靠。  从冷启动上电到识别结果输入的单次解锁时间最快可达到1.0秒以内,畅享极速秒解锁,极大限度的提高用户体验。  摄像头模组中使用的广角镜头,使得门锁能支持身高范围广且可调节,识别身高在1-2米内,小孩和成年人都能轻松解锁。  99%识别准确率安全防护系数高  HLK-FR1002人脸识别模块内置自研嵌入式系统3D深度还原算法、3D人脸识别算法及多模态活体防范算法,能够有效保障用户信息及解锁安全性,在99%通过率的前提下,能够做到低于百万分之一的误识率。  同时使用多模态活体防伪算法,能有效屏蔽照片、视频及各种头模和假人的攻击。模块识别准确率高,安全防护系数高,可靠性高。  多种应用场景  HLK-FR1002人脸识别模块可广泛应用于智能门锁、智能门禁系统、考勤机等刷脸场景,3D人脸支付系统,智能设备解锁与人机交互应用,以及低功耗电池人脸识别系统。  产品安装须知  ①摄像头模组中红外接收摄像头垂直方向视场角为67.5°,水平方向视场角为53.3°。  ②以安装时主光轴与水平面夹角为20°为例,识别高度视场侧视图如下,覆盖身高范围为105~200cm。  ③夹角为15°时,覆盖的身高范围约为100~188cm。  ④夹角为25°时,覆盖的身高范围约为110~220cm。  ⑤建议摄像头安装仰角为15°~25°之间。  HLK-FR1002人脸识别模块具备小体积、高性价比、识别速度快、识别通过率高等特点,可广泛应用于智能门锁、智能门禁系统、考勤机等刷脸场景中,支持个性化定制,提供线上线下技术支持。
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发布时间:2022-12-05 11:03 阅读量:3356 继续阅读>>
<span style='color:red'>人脸识别</span>渐成泛滥之势,该给狂奔的技术套上笼头了!
点完餐看一下摄像头就能完成支付,住酒店刷脸后才能登记,上公厕用厕纸也要刷脸才能取用……随着人工智能的发展,人脸识别技术得到广泛应用,大家有没有发现,人脸识别技术正在大规模的应用在各种生活和工作场景。这些莫名陡增的小现象,带来的是更大的便利还是更痛的忧患? 11 月 20 日,被称为国内“人脸识别第一案”的杭州市民郭兵诉杭州野生动物世界有限公司一案宣判。杭州市富阳人民法院一审判决杭州野生动物世界删除郭兵办理年卡时提交的面部特征信息,赔偿郭兵合同利益损失及交通费共计 1038 元。郭兵的胜诉固然具有里程碑式意义,而关于人脸识别技术的讨论仍在继续。 从表面上看,此事只是违约案件,但从 AI 技术的发展角度来看,则是确定了人脸识别技术应用的方向及权界,未来的人脸识别技术,不再是单方面的获取,而是需要征求用户的许可。  人脸识别的应用推广。一方面,人们的确享受了技术带来的便捷高效,节约了时间人力成本,另一方面,人脸识别的泛滥也为用户面部信息泄漏留下了安全隐患。2020 年 7 月,“人脸信息五毛一份在电商平台打包出售”被曝光,不少网络黑产从业者以此批量倒卖非法获取的人脸等身份信息,从事虚假注册、电信网络诈骗等违法犯罪活动。  《中华人民共和国网络安全法》第四十一条规定,网络运营者收集、使用个人信息,应当遵循合法、正当、必要的原则,公开收集、使用规则,明示收集、使用信息的目的、方式和范围,并经被收集者同意。  然而在人脸识别的应用场景中,用户或被反复弹窗提示使用人脸识别功能,或在并无人脸识别平行选择的情况下被动接受刷脸,甄别能力较弱者甚至被某些“换脸游戏”引导录入面部信息并不自知……在信息使用层面,部分信息采集方并未向用户明确使用规则及范围,后续信息的使用处理亦无人监管;在信息保护层面,人脸识别技术的使用机构和数据公司,一味使用技术红利采集信息,却并不都具备相关风险抵御能力。作为不可复制替换的个人信息元素,面部信息一旦被窃取或泄漏,其风险不言而喻。  人脸识别技术被滥用,正在造成个人信息采集的失控。除了公众个人信息保护意识薄弱之外,不少组织机构无论是否正当、有无必要,一味追求成本低廉和采集便利,无限制使用人脸识别身份认证也是重要原因。此外,数据公司为拓展业务和增收盈利,不断推广普及采集技术,也为人脸信息安全埋下了隐患。  技术的发展和应用有待相关法律的同步。在现有网络安全法、民法典、消费者权益保护法等相关法律的基础上,法律有必要对不同主体收集人脸信息的正当性、必要性边界进行规范,进一步明确信息采集尺度、技术使用边界、信息保护监管、信息安全责任。2020 年 3 月,由国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会正式发布了 2020 版国家标准《信息安全技术个人信息安全规范》,其中明确要求个人生物识别信息需单独告知使用目的、方式和范围,并且应当与个人身份信息分开存储且原则上不应存储原始个人生物识别信息。规范中具有参考价值的提法建议,有必要落实为法律层面进行强制约束。  作为信息的采集流通储存环节,组织机构和技术公司在采集人脸信息时,应当遵循“最少够用”原则,充分征求被采集人意见,落实行业主体责任,公开信息使用规则,保障信息使用安全。另一方面,也要开发替代性的身份识别手段,在信息安全流程尚不成熟阶段,把控人脸识别技术存在的技术风险。  与此同时,在公民提高个人信息安全意识之外,政府也要落实监管主体责任,管控过度信息采集行为,监管信息的使用流通安全,建立组织机构的普适性安全责任底线,为公民搭建一张值得信赖的个人信息安全保护网络。 人脸识别双刃剑虽然人脸识别被大范围应用,但据了解,目前人脸识别技术主要用于公安、零售等部分行业,其他行业的应用并不多——人脸识别相关设备的费用并不低,如何回利成为最根本的要求。 但就目前来说,随着 3D 结构光、活人认证技术的应用,均要求采集当事人的现有面容,在这一要求下,大部分面容照片并不能被有效利用。 而普通的照片通常被用于训练——部分 AI 企业并不具备采集数据的资质,为了训练 AI 的深度运算,只能购买照片进行训练,但这一产业规模相对集中。 此外,在公共安全方面所采集的人脸数据,通常会在 3-6 个月后删除;而在私人领域门禁方面,则会在 15-90 天内删除——这一切均在遵守法律法规的企业才会做。 中央网信办等部门近期表示,针对面部特征使用不规范等问题,将开展专题研究。
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发布时间:2020-12-04 00:00 阅读量:1907 继续阅读>>
<span style='color:red'>人脸识别</span>门禁系统的主要功能及优势介绍
人脸识别门禁系统主要是有人脸识别门禁设备和管理系统组成的,人脸识别门禁设备通过摄像头采集人脸信息,与事先导入的人脸数据库对比之后,核验出入人员身份一致性,符合条件的就可以打开门禁,而管理系统主要是用来提供人员进出权限管理,设备管理,数据分析等功能。整套人脸识别系统可以控制人员的通行,安全性能更高,不怕忘带磁卡、指纹变形、忘记密码等问题,对于双手不便的人员进出更加便捷,体验更好,那么人脸识别门禁系统有哪些主要功能和作用,下面小编就来介绍下。人脸门禁在小区、工地、企业、工业园区、政府办公大楼等场所利用人脸识别技术在门禁系统中做通行权限管理,通过抓拍人脸与预先录入的人脸库比对,对不同区域、不同门禁点、不同时间段的进出权限,通过人脸这张特殊的“卡片”来做判断,控制门禁系统的开启。主要以人脸识别控制设备为主,在人脸的基础上还可以搭配IC卡、指纹等多种方式做组合验证,在安全性上得到进一步的加强与保证。一、人脸识别门禁系统的主要功能1、内外人员分流管理,提高用户体验内部人员可以提前将信息录入系统中,可以实现内部人员的考勤,门禁进出,通行权限管理等功能,快速统计人员数量和所在区域等功能。对于外部来访的访客,访客可以提前在微信小程序上提交预约信息,内部人员也可以邀约客户来访,管理员可事先将访客的照片录入到人脸库,访客来访时无需登记,直接刷脸通行,提升企业接访形象。2、红外识别人脸,高准确率下的安防升级人脸识别机或者人脸闸机采用双目摄像头和红外识别人脸技术,抗干扰性强,可以降低光照等外部环境和位置的影响,精确提取人脸属性进行真人动态比对,识别误差大幅度减小。当人员与数据库中的信息比对失败时就无法进入。这就保证了进入人员的安全性,未登记的外部人士和非库内人员无法冒充他人进入,即便是拿他人照片也无法“刷脸过闸”。3、多入口数据互联,实现跨门口管理同个单位有多个入口的情况下,可装配多个人脸闸机,不同区域的人脸闸机有统一的数据库和终端管理平台,让各区域的人脸闸机实现数据互联,并对多个入口进行统一化管理。具体到不同单位,也会根据实际情况制定相对应的订制人脸闸机解决方案。4、分配不同权限,实现安全管理对于部门较多或者对安全等级要求较高的公司,对于一些研发的部门,为了尽量防止资料的外泄,可以在该部门安装人脸识别机,并设置人员的进出权限,只有获得权限的人员才能进出,确保研发资料的安全。二、人脸识别门禁系统的优势以前传统的门禁系统,一般都采用刷卡、密码或者指纹识别的方式,存在磁卡丢失、密码泄露、指纹被盗等问题得不到有效解决。同时传统的门禁系统,都需要用到一只手来操作,当进出的人员双手不方便时,那么进出就会变得非常不方便。而人脸识别门禁系统与传统的指纹、磁卡等门禁系统管理相比,由于人脸的直观性和不易被复制的特性,可以更有效的精确人员的身份,可以有效阻拦陌生人随意进出。同时不存在磁卡丢失、密码泄露、指纹被盗等麻烦的问题,解放人们的双手,人员进出无感通行,对用户的体验极好。人脸识别门禁系统在管理应用上也更加智能便捷。以往社区人员发生变动,需要及时更换指纹、磁卡和钥匙。人脸识别门禁投入应用之后,新入住的用户只需要在社区管理处等级人脸信息,即可自由进出,后台也可以快速删除搬走人员的信息,大大节省社区人员变动管理成本。随着人脸识别技术的飞速发展,人脸识别门禁的优化更进一步。目前人脸识别技术的识别率已不受化妆技术、人像照片、面具模型、白天黑夜等外在因素影响。陌生人想要凭借伪装进入社区大门难如登天。门禁作为人员进出管理安防第一关,其重要性不言而喻,门禁系统的设计工作渐成安防市场关注的重点。在人工智能技术百花齐放的当下,人脸识别异军突起,借助东风,推动人脸识别门禁进一步走向市场。目前,人脸识别门禁系统已被应用于社区、金融、教育、办公、大楼、工地等领域。
发布时间:2020-09-17 00:00 阅读量:1387 继续阅读>>
<span style='color:red'>人脸识别</span>公司最多的旧金山,为何禁用<span style='color:red'>人脸识别</span>技术?
据CNN报道,旧金山监督委员会在近日以8比1的投票率通过了“停止秘密监控”条例,全面禁止旧金山当地政府部门如警察局、治安官办公室、交管部门等53个部门使用监视技术包括车牌阅读装置、监视摄像头、用于预测犯罪活动的软件,以及虹膜扫描装置和人脸或步态识别软件等生物特征识别技术。同时,购买任何类似的新监控设备如自动识别车牌号系统、带有摄像机的无人机等,都需要得到市政府的许可。 除去规定的53个部门外,个人及企业仍可以继续使用人脸识别技术,如通过人脸识别技术解锁智能手机以及旧金山机场、海关等受联邦政府监管的区域也不适用该项禁令。  据《纽约时报》报道,旧金山目前是美国第一个禁止人脸识别技术的城市,除旧金山外,加州城市奥克兰、马萨诸塞州萨默维尔市也都在考虑类似的禁令。美国国会上月也引入了一个新议案,禁止商业人脸识别技术的使用者在未征得同意的情况下,收集、分享身份信息或是追踪客户。人脸识别系统在现实生活中的应用场景正在愈发广泛,这条法案的通过相当于是给当前火热的人脸识别技术迎面泼了一盆冷水。 禁令通过后,隐私、安全、自由、科技等关键词成为人们热议的讨论话题。 反对禁令的人士表示,警察在执法过程中需要通过人脸识别技术尽可能地得到帮助,尤其是在一个财物犯罪率较高的城市(旧金山财物犯罪率全美最高)。人脸识别技术还能够对寻找丢失老人、道路交通管制等众多方面带来改善。况且在当今手机、监控摄像头如此普及的情况下,禁用人脸识别,在公共区域要求个人隐私本就不合理和不可能。相对于前者,支持者可能更基于建立可信的社区,追求自由的态度以及对隐私安全的重视,而非通过这种科技来维持。 支持者认为,禁止使用人脸识别技术并不是反对高科技,而是为了“确保安全和负责任地使用”监控技术,每个人都支持良好的治安管理,但谁都不想生活在处处受监控的环境中,同时也是对个人隐私和自由的一种侵犯。如果一旦数据信息发生了泄露,谁又会来承担责任? 除有关个人隐私安全的问题外,美国公民自由联盟的律师马特卡格尔还指出,面部识别是对有色人种的偏见,而且往往是不准确的,这种不准确带来的误会和结果很可能会加剧种族不平等和关系恶化。 与非按尽管旧金山当前通过了这一禁令,但在如今人脸识别、AI等新兴技术大势发展之际,相信随着技术水平的不断提升以及政府监管制度的逐渐完善,总能在科技与民众忧虑之间找到一个平衡位置,继续让科技更好的为人们服务。 这一点小插曲,与其说是对科技的反对,不如理解为是其面对科技与隐私和自由博弈时,做出的偏向于后者的一点点“温柔”的抵抗。
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发布时间:2019-05-21 00:00 阅读量:1696 继续阅读>>
IPhone X<span style='color:red'>人脸识别</span>技术是否安全?
人脸识别是最常见的生物识别访问控制技术之一。与其它生物识别系统不同,人脸所提供的信息能有广泛的应用,例如人脸信息可以显示性别、种族、年龄甚至情绪状况。人脸识别技术大行其道的主要原因是大家已经习以为常。社交媒体大力鼓励用户在线上分享其脸部照片,使得用户对使用人脸识别技术倍感自如。 由于人脸识别技术的收集的信息能被广泛应用,确保其系统能稳定有效及安全地识别用户身份显得尤为重要。然而通过人脸识别技术达到安全访问控制极具挑战性,因为恶意攻击可以有多个切入点,例如钓鱼攻击、恶意图像攻击、运行时篡改,甚至图像盗窃。 人脸识别技术因为iPhone X的面市而再度引起热烈讨论,美国新思科技安全顾问Nikola Cucakovic分析了有关iPhone X 的脸部身份识别系统的各种安全考量。 iPhoneX 的脸部身份识别功能是如何操作的? 从近期媒体报道可以看出iPhone X人脸识别有如下功能: 1.用户每次面对手机,通过“泛光感应元件”,即使在黑暗中iPhone X也能识别人脸; 2.红外摄像头会捕获红外图像; 3.点阵投影器能投射3万多个无形红外光点在人脸上; 4.捕获的红外图像和光点图形会在神经网络构建成一个用户脸部的数学模型,这个神经网络采用苹果全新的A11 仿生芯片,专门用作处理Face ID; 5.然后手机就会检测这个数学模型是否与设备内存储的用户脸部信息相符; 6.如果两者相符,用户的身份便得到确认,手机就会解锁。 在这个验证过程中,手机也会进行检测,研究用户是否在注视着手机。 iPhone X 的鉴别用户功能安全吗?它能有效抗击黑客吗? 没有任何一种身份鉴别系统是无懈可击的。在iPhone X 发布会上,苹果公司全球市场营销高级副总裁Phil Schiller 表示,一台iPhone X 随意被他人用人脸识别意外解锁的几率是一百万分之一。 然而,苹果在一次直播活动中也指出了双胞胎或者长相相似的用户之间也可以互相解锁。因此,用户在把手机交托他人保管时要倍加小心,以防“双胞胎兄弟姐妹”别有用心。 Face ID 的身份识别安全度已经比苹果以前的指纹身份识别技术Touch ID 大为提高,后者被随机他人指纹意外地成功解锁的几率是五万分之一。 然而,独一无二只是生物识别技术的其中一个考量。手机被盗然后又被意外成功解破的几率,不论是五万分之一或一百万分之一都是微乎其微的。Nikola Cucakovic 认为用户更应该关注的是黑客是否可以轻易攻破这项技术。 过往有黑客使用非常先进及成本高昂的技术解破了Touch ID,但一般偷窃手机的小偷不太可能具备这种资源。盗取用户的指纹然后进行破解其手机的Touch ID需要大量时间和资源,因此这也不太可能发生。然而,取得用户的脸部相片比指纹却容易些,因为在社交媒体及技术发达的推动下,取得别人的照片可谓轻而易举。 苹果必需确保就算黑客取得用户的照片,他也不能截距该用户的手机。现今很多人脸识别技术被一些简单,甚至是很基本的手段就被攻破了。例如黑客可以使用打印的照片、数码照片、动画处理的数码照片及3D 模型等。 苹果努力确保上述欺骗攻击不能解破Face ID,该公司表示就算使用仿真度极高的用户脸部3D 面具也不能成功,然而我们要真正使用iPhone X 一段时间后才能见真章。 令Face ID 短暂时间停止运作 用户关注的另一种情况是:“如果我是被威逼看着手机把它解锁,那怎么办”?这情况是有可能发生的,例如劫匪或执法人员对用户作出上述命令。用户只需同时按动手机前后的按键,Face ID 就会停止运作,直至下次输入密码才会重新启动。通过这个设置,就算用户被勒令看着手机,它也不会解锁。 对Face ID 的支持 在iPhone X 发布会上公布的另一项有趣信息是所有支持Touch ID 的应用都支持Face ID, 这意味着iPhone X使用同样的应用编程接口(API),同时它使用现有的生物识别方案。指纹身份识别一般采用“本地认证”,这能同时支持Touch ID 及Face ID。在增添功能及提供支持的角度而言,这是有利的。希望紧贴人脸识别技术潮流的企业及应用开发商不用大费周章,就可支持Face ID。 然而,部分企业在批准其员工设备使用Touch ID 功能前(或者是用于其外部的App Store 应用),已经对Touch ID 进行了非常深入的分析及风险评估。此等企业却没有对脸部身份识别技术进行风险评估及批准其员工使用。现在iPhone X 刚上市就使得所有支持Touch ID 的应用都会兼容Face ID,这意味着就算企业没有批准员工在公司手机使用Face ID,他们也可以自由使用。有鉴于此,企业需要在iPhone X 上市前,便已经分析及评估Face ID, 以便及时修订其有关公司政策。 本地认证框架容许开发商识别一台设备支持Touch ID 或Face ID。因此,如果需要的话,通过编程方式停止Touch ID/Face ID或者两种应用的本地认证。
发布时间:2017-10-14 00:00 阅读量:1567 继续阅读>>
最近火爆的3D<span style='color:red'>人脸识别</span>,你想要了解的都在这
9月11日,小米发布了全国首款支持人脸识别解锁的智能手机——Note 3,如果不出意外,苹果即将在北京时间9月13日发布的iphone 8也会取消指纹识别转而使用人脸识别解锁。这打破了在过去的一年里,手机行业热炒“人脸识别”却无人敢用的局面,基于智能手机上3D摄像头的席卷潮流,也为人脸识别技术提供了机遇。 人脸识别发展史 人脸识别是指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术,其可以定义为:输入查询场景中的静图像或者视频,使用人脸数据库识别或验证场景中的一个人或者多个人,通常也被称为面部识别、人像识别。人脸识别技术拥有一个不算漫长的历史,该技术研究最早可追溯到19世纪法国人Galton的工作。现代研究始于20世纪60年代末70年代初,并随着科学技术而发展。自90年代以来一直是研究热点,各种算法层出不穷,相关杂志上发表的有关论文数以千计。 国内在这方面的研究起步于20世纪80年代,受到了国家863计划的大力扶持,发展很快。2000年以来,每年一届的“中国生物识别学术会议”极大地推动了包括人脸识别在内的生物识别技术水平的发展。 从技术角度来说,人脸识别经历了三大阶段: 第一阶段(1950s-1980s),人脸识别被当作一个一般性的模式识别问题,主流技术基于人脸的几何结构特征。 第二阶段(1990s),人脸识别迅速发展,出现了很多经典的方法,例如Eigen Face,Fisher Face和弹性图匹配,此时主流的技术路线为人脸表观建模。 第三阶段(1990s末期到现在),人脸识别的研究不断深入,研究者开始关注面向真实条件的人脸识别问题。 主要包括以下四个方面的研究:1)提出不同的人脸空间模型,包括以线性判别分析为代表的线性建模方法,以Kernel方法为代表的非线性建模方法和基于3D信息的3D人脸识别方法。2)深入分析和研究影响人脸识别的因素,包括光照不变人脸识别、姿态不变人脸识别和表情不变人脸识别等。3)利用新的特征表示,包括局部描述子(Gabor Face,LBP Face等)和深度学习方法。4)利用新的数据源,例如基于视频的人脸识别和基于素描、近红外图像的人脸识别。 人脸识别技术的难点 虽然人脸识别技术经历了较长的研究阶段,但至今还是被认为是生物特征识别技术中较为困难的研究课题之一,其原因在于: 1、背景环境的复杂多样 在进行人脸识别前需要先对监控场景中的人脸进行定位,即人脸检测。人脸检测的正确与否直接影响人脸识别性能。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的难点之一。 2、光照条件的复杂多变 在智能视频监控系统的实际应用中,会由于监控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,如图1所示。FRVT2006测试表明,不同光照条件下人脸识别虽然在性能上比FRVT2002有显著提高,但是还没在根本上克服光照对识别率的影响。 3、人脸表情的多样性 在实际应用过程中,人脸的表情随时都可能发生变化。下图给出了部分表情变化的人脸图像。从下图可以看出,当人的表情发生变化时,可能会引起人脸轮廓以及纹理的变化,同时由于面部肌肉的牵引,面部的特征点的位置也会随之改变。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。  4、采集人脸的角度多样性 人脸的角度多样性主要是指由于拍摄角度的不同导致检测到的人脸图像的旋转,包括平面旋转和深度旋转。图3列出了部分不同角度拍摄的人脸图像。从下图可以看出,与表情变化对人脸图像的影响相同,拍摄角度的变化同样会导致人脸轮廓的变化,除此之外,由于角度的变化,可能会导致人脸的部分特征无法被正确提取,进一步导致人脸的错误识别。 5、遮挡问题 即使是非人为故意遮挡,在实际应用时检测到的人脸图像也经常会出现如帽子、眼镜等遮挡物,除了这些,胡子以及刘海的变化也直接影响人脸的特征提取。当人脸图像发生遮挡时,人脸的很多信息会丢失,导致人脸识别算法出错或失效。 传统人脸识别系统的步骤 人脸识别系统主要包括四个组成部分:人脸图像检测、人脸识别预处理、人脸特征提取以及特征匹配与识别。 1、人脸图像检测 人脸图像检测是人脸识别过程的关键环节之一。人脸检测是指对于任意一幅给定的图像,采用一定的策略对其进行搜索以确定其中是否含有人脸,如果有,则返回检测到的人脸图像的位置、大小以及姿态。人脸检测主要利用人脸图像的直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征以及haar特征等。 2、人脸图像预处理 预处理是指在进行人脸识别前,为了提高识别率,通过图像处理技术对检测得到的人脸图像进行的一系列图像质量提高。这些处理主要包括灰度校正、噪声过滤、光线补偿、直方图均衡化、归一化等。 3、人脸特征提取 人脸特征提取是对人脸进行特征建模的过程,提取方法主要分为两大类:基于知识的表征方法和基于代数特征或统计学习的表征方法。目前人脸识别技术中使用的人脸特征主要包括视觉特征、人脸图像变换系数特征,人脸图像代数特征等。其中基于知识的表征方法主要是根据人脸五官的形状描述以及它们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据,其特征分量通常是使用特征点间的欧几里得距离、曲率或角度等。基于几何特征的表征方法是指利用人脸五官之间的结构关系的几何描述进行人脸表征的方法。 4、人脸匹配与识别 匹配与识别是指利用上一步提取到的人脸特征,与样本库中存储的特征模板进行搜索匹配,在这个过程中,需要预先定义一个阈值,当相似度超过该阈值,则输出匹配结果。 手机人脸识别产业链 人脸识别方法大致可以分为两类:基于2D人脸图像的人脸识别和基于3D人脸图像的人脸识别。其中2D人脸识别是通过2D摄像头平面成像,无法接收物理世界中的第三位信息(尺寸和距离等几何数据),即使算法及软件再先进,在有限的信息接收状态下,,安全级别终究不够高,通过照片//视频/化妆/人皮面具等方式可以很容易进行破解,无法满足智能手机安全级别的需求。 3D人脸识别则是通过3D摄像头立体成像,能够识别视野内空间每个点位的三维坐标信息,从而使得计算机得到空间的3D数据并能够复原完整的三维世界,并实现各种智能的三维定位。简单的说就是机器获取的信息多了,分析判断的准确性有了极大的提升,人脸识别功能可以分辨出平面图像/视频/化妆/皮面具/双胞胎等状态,适合金融领域和智能手机等安全级别要求高的应用场景。 1、三种主流的3D成像技术 (1)结构光(Structured Light):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。 (2)TOF(Time Of Flight,飞行时间):通过专有传感器,捕捉近红外光从发射到接收的飞行时间,判断物体距离。 (3)双目测距(Stereo System):利用双摄像头拍摄物体,再通过三角形原理计算物体距离。 在这三种技术当中,哪种技术更适合智能手机的应用呢?三种技术当中只有双目视觉不适合昏暗环境使用,也就是说我们的智能手机在夜间无法实现人脸识别解锁,首先就被排除了。 下面再来看看TOF技术和结构光技术。 TOF技术具有响应时间更快,抗光照表现尚可,深度信息精确度高、识别距离远等优势,但是其也有着分辨率低、成本高、功耗高、模块太大的劣势。 而结构光技术优势则在于低光下表现良好,分辨率更高,成本、功耗适中,主要缺点是易受阳光影响,识别距离短,相应时间稍慢的缺点。 不过就应用于智能手机上的人脸识别功能,结构光技术应该是要比TOF技术更有优势。因为通过智能手机的前置3D系统来进行面部识别这种应用场景本身识别的距离就很近,所以不存在需要支持更远的识别距离的问题。另外结构光相比TOF技术,短距离的精度更高,也更适合用在手机前置摄像头上。而且其分辨率、相应时间已经足以应对手机端面部识别的需求(采用TOF技术的Project Tango手机是后置3D系统,其作用也不是主要用于面部识别)。 另外,就两种技术所产生的深度图来看,TOF深度图会存在多重反射产生的噪音、边缘精细度过低、时域滤波导致滞后等问题。而结构光的深度图则只有边界线清晰度略低的问题。最后,由于是用在智能手机这样的消费类移动设备上,所以成本、功耗也都是需要考虑的因素。 所以总的来说,如果是手机前置3D面部识别系统,结构光技术相比TOF技术更具优势。传闻苹果iPhone 8的3D面部识别系统将会采用结构光技术。 国内人脸识别技术厂商 目前,国际巨头Apple、Microsoft、Facebook/Oculus、Intel、Google等早已瞄准3D成像人脸识别技术,近年来收购了十数家这个领域的创业公司并且势头不减。过可惜的是,上述大公司无一例外都在为自己的产品构建核心技术门槛,为内部生态服务,至少目前不会致力于成为深度传感器和技术服务的专业供应商。 不过可以看到这一技术的研究和开发多为国外公司,国内计算视觉方面的公司或创业团队屈指可数,技术上的壁垒相当大。 1.旷视科技 这家公司最近可谓是风头正盛,支付宝的刷脸支付应用以及小米最新发布的note 3人脸识别解锁功能都是选用了旷视科技的人脸识别方案。据悉,Note 3的整个刷脸解锁过程只需500毫秒,这种非接触式的解锁方式从体感上更是快过指纹解锁。旷视科技全名叫做北京旷视科技有限公司,其代表产品为Face++,是新一代云端视觉服务平台,提供一整套世界领先的人脸检测、人脸识别、面部分析的视觉技术服务。 旷视科技的团队很年轻、很极客范,基本上是一群85后。公司三位创始人都来自于清华大学,其中一位创始人印奇拥有美国哥伦比亚大学3D相机方向博士学位背景,他曾在微软亚洲研究院工作过四年时间,研发出了微软当时核心的人脸识别系统,最后被广泛应用在微软Xbox和Bing等产品中。,Face++在人脸检测FDDB评测、人脸关键点定位300-W评测和人脸识别LFW评测上,接连拿下了这三项的世界第一。其中尤为值得一提的是,在最重要的互联网图片人脸识别(Face recognition)LFW中,Face++团队更是力压Facebook人脸团队,在极难识别的互联网新闻图片上,获得了97.27%的准确率。 如今,旷视(Face++已经把人脸识别技术渗透到金融、安防、保险、零售、地产、共享出行等各行各业当中,其中也包括手机产业。服务客户包括360搜索、世纪佳缘、美图秀秀、美颜相机、联想、神州智联等。 2、云从科技 云从科技创办于2015年4月,是一家从中科院重庆研究院孵化的专注于计算机视觉与人工智能的企业。创始人周曦,本科和研究生毕业于中国科学技术大学,随后到美国伊利利诺伊大学(UIUC)攻读博士,师从被誉为“计算机视觉之父”的Thomas Huang(黄煦涛)教授,在2007-2011年期间,带领UIUC团队六次斩获世界模式识别大赛冠军。 成立2年来,云从科技已经获得两轮融资(全部为人民币架构),天使轮融资6000万元,A轮融资近2亿元。2016年销售额近亿元,2017年上半年就销售过亿元。 云从的客户已经有上百家,客户群体主要集中在金融、公安和商业。截至目前,云从科技在银行市场占有率达到一半以上,核心原因是其拿下了国内60%的总行订单。 3、奥比中光 奥比中光是人脸识别技术的硬件提供商,代表产品为3D结构摄像头。这家公司来头也不小,由手机芯片厂商台湾联发科投资,奥比中光的相关人士表示,目前全球能量产结构光方案3D摄像头的,只有四家公司:苹果,英特尔,微软以及奥比中光。 作为2014年深圳市孔雀计划第一名,奥比中光所推出的3D深度摄像头Astra、Astra Pro、Astra mini早在2015年已经完成量产,并在2016年获得联发科的战略入股。可实现人脸识别、手势识别、人体骨架识别、三维测量、环境感知、避障、跟随、三维地图重建等数十项功能,可广泛运用于电视、手机、机器人、无人机、VR/AR、智能家居安防、汽车驾驶辅助等领据悉,支付宝人脸支付的硬件采用的便是奥比中光的产品。 4、科大讯飞 据官方资料介绍,科大讯飞股份有限公司成立于1999年,是一家专业从事智能语音及语言技术、人工智能技术研究,软件及芯片产品开发,语音信息服务及电子政务系统集成的国家级骨干软件企业。2008年,科大讯飞在深圳证券交易所挂牌上市,股票代码:002230。 虽说是国内十大人脸识别技术,不过小编查询官网中的“核心技术”一栏,并没有找到关于人脸识别。 不过在2014年12月21日,深圳举行的讯飞人脸识别发布会上,香港中文大学汤晓鸥教授表示:“科大讯飞联手香港中文大学多媒体实验室,已经基于最新的技术突破制作出完整的一套人脸图像处理系统SDK,包括人脸检测,人脸关键点对准,人脸识别,表情识别,性别识别,年龄估计等各种基础技术包,全力助推刷脸时代到来。”有资料显示,科大讯飞将在今年9月份推出人脸识别。 5、汉王科技 据官方介绍,汉王科技股份有限公司成立于1998年,是全球文字识别技术与智能交互产品引领者,多年来,通过不断自主创新,在手写识别、光学字符识别(OCR)、笔迹输入等领域拥有多项具有自主知识产权的核心技术,综合技术水平在国内外均处于领先地位,手写汉字识别获得国家科技进步一等奖,OCR获得国家科技进步二等奖。 据资料显示,汉王科技于2008年就已开发出全球第一款嵌入式人脸识别机。2014上半年,将人脸识别安检系统产品安装在了天安门城楼上。 不久前汉王科技披露:公司的人脸识别系统正在积极拓展与地方政府及铁路局的合作,配合当地政府实现在社区、酒店、火车站等场所对人脸识别需求的实现。去年央视《新闻联播》对银川市政府应用生物识别技术打造智慧政务平台进行了专题报道,该项目中所使用的人脸识别技术,正是由汉王科技所提供。今年5月,杭州市国税局实现人脸生物识别比对技术开展“刷脸”办税,幕后助力者仍是汉王。 技术授权方面,汉王已经和华硕、海尔、长虹、海信、平安银行等多家企业签署技术授权合同,将人脸识别技术推广应用到了智能家电、笔记本、移动终端等应用平台。 6、欧比特 早在2014年8月份,欧比特就停牌发布公告,公司拟通过发行股份及支付现金作价5.25亿元购买广东铂亚信息技术股份有限公司100%股权。其中铂亚信息的业务主要围绕人脸识别和智能视频分析两大核心技术开发产品和提供服务。核心竞争力主要在人脸识别领域,是大规模静态人脸比对和动态视频人脸识别领域的领先企业之一。 欧比特借此进入人脸识别安防领域。 据资料显示,铂亚信息安防智能集成类产品实现营业收入10648.47万元(+47.88%),占到总营业收入的67%。铂亚信息在上半年继续完善核心算法,提升人脸识别与智能视频分析技术,参与了“智慧荆门”智慧交通项目。铂亚信息成了欧比特一颗金钥匙。 7、川大智胜 川大智胜在2013年11月获得国家重大项目“高速高精度结构光三维测量仪器开发与应用”,主要研发三维人脸测量仪器、三维人像识别软件、三维测量仪器、可视化场景三维测量仪器等,并于2015年2月定增募集资金加码三维人脸识别项目,投入资金为1.76亿元。 川大智胜前不久在接受机构调研时透露,在人脸识别方面,公司已启动首批十多种应用产品的开发,预计下半年或明年初投入市场。 据介绍,目前公司的人脸识别产品主要针对公共安全等领域,处在示范阶段,暂未形成正式订单。在运营模式方面,公司的人脸识别产品更多是以产品模式来做,但在某些重点行业,刚开始以项目方式做示范应用系统。 8、航天信息 据官方资料显示,航天信息股份有限公司是由中国航天科工集团公司控股、以信息安全为核心技术的IT行业高新技术国有上市公司,于2000年11月1日成立,2003年7月11日在A股市场成功挂牌上市(SHA:600271),是中国IT行业最具影响力的上市公司之一。 在人脸识别技术方面,航天信息承担了国家重点科技攻关项目中的人脸识别技术课题。北京航天金盾科技有限公司联合清华大学丁晓青团队展开合作,为公安部提供人脸识别检索方面的技术服务。在分析、吸收国外先进人脸识别技术的基础上,目前已成功研发了人像比对综合应用系统(TH-IDvs)。运用TH-IDvs视频监控人脸识别技术,公安部门只需将某省或某市当前户籍与身份证的照片进行两两比对,就能找出“同证不同人”、“同人不同证”等非法户籍身份。 9、高新兴 资料显示,高新兴科技集团股份有限公司(简称“高新兴”)是国内智慧城市建设运营商,成立于1997年,注册资金18402万,2010年上市。高新兴以平安城市、智慧交通、通信监控、金融安防、移动物联五大核心业务。 在高新兴有关主管接受媒体的一次采访中表示,公司的人脸识别的应用有巡逻机器人、视频结构化平台、门岗一体机设备、动态人脸布控系统。目前在商业大厦、武警支队、广州火车站进行人脸识别系统上都有部署。 10、赛为智能 据官方资料显示,深圳市赛为智能股份有限公司成立于1997年,2010年1月在深圳证券交易所上市,是专业的智慧城市投资、建设、运营综合服务商。公司致力于智慧城市顶层设计、大数据分析,擅于提供智慧交通、智慧建筑、智慧医疗、智慧教育、智慧农业、智慧数据中心等行业整体解决方案,企业实力位居国内行业前列。 赛为智能在一次两年前的采访中表示,公司研发的人脸识别技术主要应用于公共安全方面,是1:N的比对。如要将该技术应用于实名认证1:1比对,可在我们原有的人脸识别库上增加针对1:1的实名认证应用即可,可以根据市场需求进行应用层系统的开发。公司人脸识别支付在技术上没有问题,但是现在还没有改造到民用的层次。人脸识别要求摄像头的精度很高,导致成本很高,仍要继续调研立项。目前高清的相机主要通过外部采购。 目前,赛为智能研发项目人脸识别产品已验收结项,将有效提高公司现有集成项目的盈利水平。 11、汉鼎股份 汉鼎股份是中国领军的智慧城市综合服务商,将互联网基因和金融基因融入到智慧城市产业中是汉鼎最大的经营特色。互联网金融和互联网生活两大生态圈强力推动智慧城市产业发展,构建汉鼎特色的生态系统。 12、上海普天 据官方资料显示,上海普天邮通科技股份有限公司是国务院国资委所属中国普天集团旗下的上市公司之一,前身是创立于1951年的华东邮电器材厂,是国内最早的通信设备制造企业之一。1981年更名为邮电部上海通信设备厂。1993年7月进行股份制改制。同年10月18日,公司A股在上海证券交易所挂牌交易;1994年10月20日,B股上市。 在2015年的一次交通展会上,上海普天展示了“刷脸检票系统”,表示首批客户覆盖影院。 13、佳都科技 佳都科技是国内唯一一家同时掌握自动售检票系统、屏蔽门系统、综合监控系统、视频综合监控系统等四大核心技术产品的服务提供商。公司在广州轨道交通领域具有绝对优势的市场地位,并先后中标成都、青岛、天津、长沙、武汉等地项目,进军全国市场。预计轨交业务未来将保持50%以上增速。 2015年3月30日公告,佳都科技与中山大学信息科学与技术学院签署《共建“视频图像智能技术联合实验室(二期)”协议》。联合实验室植根于图形图像智能分析领域的前沿领域展开研究,特别是在人脸识别(人脸图像采集、检测、预处理、特征提取、匹配识别等核心技术),车牌、车标、车型识别,图像大数据处理、预警和追踪侦测等技术领域开展持续研发,并探索相关技术的产品化、产业化进程。 2015年4月15日,中科院、佳都科技、杰翱资本、云从公司战略合作签约仪式暨人脸识别核心技术发布会召开,包括当地政府、产业资本以及近30家卖方机构参加。 2015年10月,现金出资2亿元收购广东华之源信息工程有限公司51%股权。人脸识别再获重要轨交入口。此次收购为公司的人脸识别技术在轨交领域的应用铺设了渠道,公司可将人脸识别技术与轨交通信系统和视频监控进行有效协同,进一步增加公司人脸识别技术的应用场景,卡位人流量巨大的轨交入口。厦门地铁招标的通信系统和视频监控项目已经明确提出人脸检测、人脸跟踪、人脸比对等需求,并要求接入厦门市110视频监控平台,这是华之源获得的第一个地铁应用订单,后续轨交的人脸识别应用将在佳都的引领下持续出来。
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发布时间:2017-09-13 00:00 阅读量:1609 继续阅读>>

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