“刷臉”，作為一種個人身份鑒別技術，在深度學習等技術的護持下精度得以大幅提升，在LFW上，各大玩家在無限制條件下人臉驗證測試（unrestricted labeled outside data）中提交的成績普遍能夠達到99.5%以上。人臉識別技術日益成熟的背后，作為自帶AI落地基因的安防行業(yè)（數(shù)據(jù)大、高試錯容忍度），這幾年，天網(wǎng)工程鋪開、智能系統(tǒng)全局應用，城市秩序得到了更為高效的管理和防護，民生需求得到了更為及時的處理和反饋，違反亂紀的行為能被精細識別和處罰。精確人臉識別系統(tǒng)安裝聯(lián)系四川吉聯(lián)科技有限公司。錦江區(qū)打卡人臉識別系統(tǒng)技術
伴隨著人臉識別技術的不斷發(fā)展，現(xiàn)已實現(xiàn)在進行識別的過程中不受日夜光線、模型、人像照片、視頻等不利因素影響，人臉識別準確率基本上可達到99.7%。這跟傳統(tǒng)的門禁系統(tǒng)相比，更為先進，更為智能與便捷。如在傳統(tǒng)門禁系統(tǒng)下，進出小區(qū)需要先辦理好門禁卡，登記指紋，記住密碼等等流程。一旦面臨更換住址時，這一系列的信息都需更改，比如指紋、門禁卡等。而智能人臉識別系統(tǒng)的應用，只需用戶在社區(qū)物業(yè)管理處進行人臉信息錄入進系統(tǒng)后臺即可輕松進出社區(qū)。這種智慧化管理方式，可以極大的降低了社區(qū)管理的成本，提高了工作效率。 青羊區(qū)安全人臉識別系統(tǒng)供應商人臉識別系統(tǒng)終端聯(lián)系四川吉聯(lián)科技有限公司。
比較高法明確規(guī)定物業(yè)不得強制將人臉識別作為出入小區(qū)的驗證方式之后，瞬間引發(fā)外界討論。在小部分討論者認為將人臉識別引入社區(qū)有助于提高社區(qū)管理效率的對立面，大多數(shù)人員則提及了個人隱私保護的問題。顯然，在社區(qū)人臉識別技術的使用層面，人們讓渡安全進而獲取便利性的意愿度并不那么高?；蛟S對于越來越多的小區(qū)而言，在引入人臉識別系統(tǒng)之后，用“刷臉”代替“刷卡”究竟是一件好事還是壞事？依然需要時間的驗證。畢竟，人工智能技術的發(fā)展及其產(chǎn)品落地運用，從一開始便飽受外界爭議。
從這來看，技術應用的雙刃劍在人臉識別的落地上就得以體現(xiàn)，且不說人臉識別技術發(fā)展對于人類來說優(yōu)多（安全）還是劣多（隱私），硬幣拋下落地的可能性還是得到了平衡。近日，多倫多大學教授Parham Aarabi和他的研究生Avishek Bose開發(fā)了一種算法，通過對圖像進行“光轉(zhuǎn)換”，可以動態(tài)地破壞人臉識別系統(tǒng)。與上述聯(lián)盟控訴亞馬遜的理由一樣，這位大學教授也考慮到了隱私問題，“隨著人臉識別技術越來越先進，個人隱私成為了一個真正急需解決的問題，這就是反人臉識別系統(tǒng)被研發(fā)的原因，也是該系統(tǒng)的用武之地。”AI人臉識別系統(tǒng)功能聯(lián)系四川吉聯(lián)科技有限公司。
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“此前多年，這些算法必須由人類去定義，現(xiàn)在的神經(jīng)網(wǎng)絡可以自主學習。目前我們的算法將人臉識別系統(tǒng)中被檢測到的人臉的比例降低到了0.5%。我們希望在APP或網(wǎng)站上提供這種神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)，這是一個非常有意思的領域，有著非常大的潛力市場，”Aarabi教授說道，“另外研究報告也將在2018年IEEE國際多媒體信號處理研討會上發(fā)表”。其實，破壞人臉識別產(chǎn)品識別率的產(chǎn)品并不少見。早在2016年，卡內(nèi)基梅隆大學的研究人員就設計了一種眼鏡框，可以誤導面部識別系統(tǒng)，使其產(chǎn)生錯誤的識別。錦江區(qū)打卡人臉識別系統(tǒng)技術
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