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                      人臉無感通行將成為未來發展主流

                      轉載來源于:安防知識網


                      安防作為人工智能最早落地領域之一,從圖像識別到車牌識別,人工智能技術的發展快速推動了人臉識別技術的進步。這兩年,依托于人臉識別技術的興起,人臉快速通行方案在市場上迅速推行。以往的人行通道解決方案一般采用刷卡、二維碼、指紋等進出等傳統方式來實現人員管理,必要時,還需配備大量的安保力量現場支持監管。如今,隨著人臉識別技術的不斷成熟,人員通行也有了前所未有的改變。 


                      2017年至2018年,人臉識別門禁和人臉識別通道閘的需求量猛增。2018年之前,人臉識別解決方案基本采用靜態人臉活體檢測識別模式,需要用戶配合在指定檢測區域抓拍人臉進行比對,快速通行的速度提升受到了一定限制。而在2018年下半年開始,動態人臉識別快速成為安防企業爭相研發推出的靚點。動態人臉識別中通過在行走過程中快速抓拍人臉進對,無需停頓、等待即可實現快速通行。在2018年動態人臉活體識別市場迅速火熱后,安全迅速的無感通行成了所有廠家之間的最大竟爭看點。


                      人臉活體檢測崛起

                      隨著動態人臉識別算法功能的逐漸完善。學校、寫字樓、企業園區等場景的應用需求大量增加。針對不同的市場需求,各企業需要提供不同的產品和解決方案。 


                      在初期階段,市場上銷售的單目動態人臉識別大部分并不具備活體檢測的功能,與此同時也暴露出了用照片、手機視頻等欺騙通行的丑聞,從而促進了廠家針對活體檢測功能的研發。人臉活體檢測目前還處于一個發展和完善階段。2018年,人臉活體檢測的廠家投入了許多的人力、物力,終于在年底初步實現人臉活體檢測功能;根據了解,國內大部分動態人臉活體檢測產品,都還沒有完全通過公安部三所最高檢測的人臉活體檢測算法測試,但是已經有了一級、二級的算法的產品通過并投入市場應用,相信更加成熟的高安全級別算法終將會隨著研發人員的努力而問世。 


                      現階段,國內動態人臉識別算法還處于成長-成熟-彌補缺陷的階段。預計在19年下半年活體檢測的動態人臉算法將趨于成熟?,F在的人臉通行方案中,更高的安全性和無感通行的快速性是相互矛盾的,市面上商業應用場景基本是以犧牲部分的安全性來滿足快速通行的效率來實現。


                      人臉識別的應用發展

                      當前,人臉識別應用主要集中于門禁、考勤和通道等領域,其他場景的應用還較為少見。以平安城市為基礎的人臉識別項目,基本上為人臉算法企業主攻平臺,以實現智慧城市為目標,主要面向公共安全設計,當前還處于完善、探索階段,在全國普及率還不高。 


                      人臉識別最大的優勢在于免接觸、快速的通行,這些特點符合了現代人的快節奏生活需求。對廠商長遠的市場計劃來說,可以擴大市場份額,增加銷售量。對選擇人臉識別的用戶而言,后期無需購買或者更換卡片,人臉關聯后保證了通行數據的準確性與安全性,整體運維成本下降的同時提升了管理效率;對于物業來說,通過人臉識別業主可以更完美地服務業主,提升業務的舒適度和服務質量。在服務和應用優勢上,這是傳統的身份識別很難得到的體驗。 


                      學校、企業大樓等場所由于人臉方案的價格成本等因素,由傳統的智能卡門禁轉向人臉識別還需要一定的過渡時間。人臉通道的應用在初始階段,由于隱私問題、人臉頭像的登記問題、接受的觀念和使用習慣等幾個方面影響,快速取代傳統模式還有困難。但是目前,市場對于人臉識別的接受程度已經大于傳統指紋的識別方式,加上近幾年來指紋識別機一直保持市場飽和階段,增量市場難有突破,產品銷售,這兩年國內需求已經呈現下降趨勢。隨著人臉識別產品的價格大幅降低,指紋生物識別的市場已經逐漸由人臉識別替代。根據相關統計,2018年國內第一季度指紋機的銷售比2017年同期下降30%,人臉識別增長突破40%,生物識別產品系列中,指紋設備的市場占有率將逐年下降,未來二三年左右,純指紋性產品,將會慢慢退出主流的生物識別市場,同時會被更多的應用場景所替代。刷卡+指紋、指紋+人臉設備等綜合應用,未來在較長一段時間內,會替代傳統一卡通市場,形成過渡性綜合應用,這也將是整體的市場趨勢。 


                      人臉識別設備作為門禁外圍識別的補充,是綜合的前端識別設備。人臉加刷卡結合應用的模式可以提高用戶的安全級別,刷卡轉變為刷臉,讓用戶更方便,體驗感更強。但在初期需要添加人臉采集并下載人臉數據庫到前端設備,使前端人臉庫與后臺管理中心同步,相對來說,比傳統的刷卡方式增添了維護步驟和成本。但是,這些都攔不住人臉識別的需求逐漸上升,替代或者結合刷卡應用,在未來的幾年時間,人臉+刷卡+二維碼的綜合需求可能會保持穩定增長。


                      如何把關安全問題

                      人臉識別活體檢測的優勢在于便捷性,除了通行和運營的便捷,還可通過深度學習算法不斷的改進完善。如學校、園區中針對應用的是兒童和青少年,人臉識別設備后期只需要通過深度學習算法,使算法通過模型的不斷變化而增加識別率。 


                      人臉應用具有優勢的同時,也會有隱私泄露的風險,頭像資料信息泄露可能會帶來一些難以預計的后果?,F階段人臉檢測的主要應用于企業以內的門禁、考勤、通道身份認證、企業內部食堂人臉支付等市場,社會化的人臉識別支付還在完善和輔助性的試用階段,隱私泄露風險和人臉識別算法的不成熟,是其最大的推廣普及障礙。如果需要更高保密級別的隱私保護,則需要投入更多獎金,建設統一的大數據平臺,實現公民人臉信息的存儲隱私泄露風險保護。 


                      按照目前的市場應用情況來看,人臉識別的部分漏洞在某種情況下是可以理解并允許存在的。例如,在企業內部園區、企業大廈內部的門禁方面,如果有人拿著照片或者手機識別通行,肯定會被安保人員發現,與人工方式結合應用,一定程度上消除了隱患。另外,針對安全級別需求較高的區域,人工+人臉同時層層把關,例如監獄不采用動態活體檢測,采用AB門控制+靜態活體檢測+人工驗證的三種結合認證方式,保證了其安全可靠性;銀行金庫則采用雙人或多人以上同時檢測的授權機制,有效避免了漏洞。對活體檢測方面要求比較嚴格的應用場景,一般會放棄采用動態活體檢測,而改成靜態的活性檢測設備,安全級別也進一步上升,這種方案可以解決目前80%-90%的問題。對一些金融、銀行、監獄等安全需求高的場所,用靜態人臉識別更多的通行時間來換取更高的準確性和安全性。所以,總體來說,活體檢測的漏洞在當前現階段可以通過多種途徑彌補,用戶也可以容忍這種漏洞的存在。 


                      動態人臉活體檢測算法還有很多改善的空間,自我學習的深度學習算法還在不斷完善,就算有個別暫時無法識別或者誤識別,也會在不斷的應用中提升算法水平。相信在2019年,隨著大量數據模型的累積,動態識別算法會越來越成熟,在自我學習方面的進步也會彌補差距,減少漏洞。1-2年后,差距會越少,可以在應用層面選擇更好的算法來完善設備。 


                      針對不同的項目和場景需求,采用不同的方式和措施來彌補電子儀器檢測的漏洞。未來20年,人臉將處于一個普及發展的趨勢,而傳統的指紋、虹膜和靜脈則只在一些特殊場所使用。


                      落地難點較多,市場培育加速

                      人臉識別落地難點首先在于成本因素。大容量人臉識別設備成本較高,很難像傳統門禁那樣快速普及;其次,在體驗感上面,存在用戶習慣問題。人臉數據的采集和使用過程中的習慣(需要抬頭刷臉而不是低頭刷卡);第三,在流動性較大的應用場景中,訪客的人臉信息錄入不方便,從傳統的臨時卡或通行碼改為人臉錄入時可能會引起用戶的不適。在改用相片替代人臉現場錄入時,又存在算法上的匹配漏洞。盡管已有算法可以解決相片錄入后的活體檢測問題,但由于相片拍攝時間或化妝等因素,依舊難以保證活體檢測時的識別度問題。第四,在企業內部,彌補傳統考勤的漏洞后,會存在一些人為的抵觸情緒存在;第五,注重隱私的人可能不太信任人臉設備,對人臉信息采集后的存儲和通過人臉查看人員活動軌跡等問題存在擔憂。 


                      出發點不同,導致不同的行業用戶對人臉識別的看法存在很大差異。在某些方面,傳統的設備也基本滿足用戶的需求,轉變人臉應用時的接受度和比較性問題需要去考慮。比如,通過人臉識別系統,可以為某些高檔場所(如高爾夫會所)提供更加舒適溫馨的服務。但是,人臉識別系統在運營方面還存在不成熟的地方,如會員卡人臉圖像的采集錄入可能會受到會員的**,酒店隱私信息的泄露事件也會發生。 


                      人臉識別的普及需要一個過程,若干年后,實體卡將慢慢退出市場,IC卡的身份識別從實體卡變成虛擬卡,人的身份ID與人臉信息、身份證、銀行卡、微信等信息全部綁定的時候,NFC手機、NFC穿戴式設備將替代傳統實體卡應用,實體卡將會最終退出主流市場。 


                      隨著人臉設備及平臺的應用,門禁平臺不再是單純意義上的門禁,更多地會集合人臉信息,形成人的信息身份識別的綜合平臺。通過綜合身份認證平臺可以實現除門禁、考勤及個人的身份識別多類場景應用。例如人臉識別打開更衣柜、櫥柜,人臉識別梯控,人臉識別消費等等。人臉門禁平臺的應用會上升到人臉身份識別平臺,實現人員身份認證信息統一化,進一步提升人臉身份識別平臺的核心價值。


                      邊緣計算為大型系統的必需項

                      現階段,人臉識別備只是替代前端的刷卡設備,根據用戶需求,前端設備可存儲人臉數據庫并比對,也可以傳輸至人臉服務器上完成比對功能。如果需要處理的人臉數據過大,人臉服務器也無法及時完成運算,項目就需要選擇安裝邊緣計算服務器,為人臉數據處理分擔計算壓力,同時承擔其他應用和協調功能。國內首個基于邊緣計算的智慧大廈,已在達實大廈成功實現。 


                      基于邊緣計算的應用系統,應用往前端走,核心計算往后端走,隨著信息量越來越大,信息采集點越來越多,計算能力的要求也越來越高。數據集中到后端軟件平臺進行管控,對文件服務器的處理、后臺的硬件配置、網絡配置的要求越高。 


                      基于邊緣計算結合后端軟件管理平臺的設計,合理的配給才能形成完美的解決方案。


                      未來發展方向

                      靜態人臉識別的缺陷明顯,但是因為算法比較成熟,相對來說應用成本也較低。同時,隨著動態人臉算法的不斷改進,硬件升級和方案優化以后,成本也將不斷下降。2018年,人臉識別的整體解決方案降價最為明顯。從上萬元一套的人臉設備降至幾千元,成本也會進一步壓縮。到2020年,成本將會處于很合理的狀態,傳統的解決方案將會逐漸淘汰。整個市場格局發生變化,靜態的人臉識別會逐漸被動態的活體檢測替代,動態人臉識別的市場也會越來越成熟。 


                      人臉識別系統將集成門禁、考勤、人臉控制、身份識別、消費、社保、銀行金融等眾多功能,實現人臉的綜合應用。隨著人臉識別算法越來越成熟,通行率以及識別度的提升是可以預見的。 


                      目前人臉廠家有兩大陣營,一是做算法,一是做硬件設備,兩種廠家的戰略目標也不相同。算法企業因對傳統安防市場不熟悉,導致直接進入傳統安防應用級的C端市場銷售存在一定門檻。人臉設備廠家市場豐富,但是價格競爭激烈。目前,最大的變數在于芯片供應商,ARM在17年布局AI芯片的市場,通過ARM IP授權的芯片廠商推出新一代的業務產品和升級應用時,2019-2020年會進一步對人臉市場產生巨大的沖擊。隨著國產芯片企業對新一代AI芯片的推出,未來將會有更多封裝人臉等AI算法的芯片推出市場,從而再次影響人臉算法廠商對硬件廠商授權的市場。硬件廠家業務可選擇范圍更廣,不再受制于算法企業的供貨局限性,大量可以通過AI芯片來實現人臉應用產品,從而打亂了算法企業的市場戰略布局。而人臉設備廠家也希望AI芯片盡快面世,不再受制于算法企業。


                      2019年是一個關鍵的轉折點。人臉算法逐漸成熟,人臉硬件廠家生產成本逐漸下降,隨之而來的是市場量逐漸成長,增速加快。 


                      用人臉識別替代所有傳統的解決方案,包括現有的、未來的智能樓宇、智慧大廈、智慧城市的各種場景的綜合體。顛覆傳統思維,從出口控制上升到人臉身份識別及人臉控制,幫助客戶解決問題,替用戶提前考慮,使用戶感覺人臉識別更先進,體驗感更好。