顔認識の時代の準備はできていますか?

顔認識の時代の準備はできていますか?

[51CTO.comからのオリジナル記事] 近年、生体認証技術はますます成熟し、私たちの生活の中に生体認証製品がますます多く登場しています。その中で、人間の顔は簡単に模倣できないという事実により、顔認識は徐々に私たちの視野に入ってきました。

顔認識とは何ですか?

顔認識は、顔の特徴に基づいて人物を識別する生体認証技術です。

カメラまたはウェブカメラを使用して、顔を含む画像またはビデオ ストリームをキャプチャし、画像内の顔を自動的に検出して追跡し、検出された顔に対して一連の顔関連のテクノロジを実行します。

顔認識の開発段階

***ステージ:

認知科学者は1950年代初頭から顔認識の研究を始めました。 1960 年代に、顔認識の工学的応用に関する研究が正式に始まりました。当時、顔認識は一般的なパターン認識の問題として扱われ、顔の幾何学的構造特性に基づき、顔器官の特徴点とそれらの間の位相関係を解析して顔を識別する技術が主流でした。一般的に、この方法は非常に「単純で粗雑」であり、精度を制御するのが難しく、基本的に実用化されていません。

フェーズ2:

この段階は比較的短かったものの、顔認識は急速に発展し、多くの古典的な方法が登場しました。たとえば、1991年に有名な「Eigenface」法は、主成分分析と統計的特徴技術を顔認識に初めて導入し、実用効果が大きく進歩しました。

さらに、この段階ではいくつかの商用顔認識システムが登場し、顔認識技術の頂点ともいえるものとなりました。

フェーズ3:

21 世紀の最初の 10 年間、機械学習理論の発展に伴い、学者たちは遺伝的アルゴリズム、サポート ベクター マシン (SVM)、ブースティング、多様体学習、カーネル法に基づく顔認識を次々と研究してきました。 2009 年から 2012 年にかけて、スパース表現は、その優れた理論とオクルージョン要因に対する堅牢性により、研究のホットスポットとなりました。

フェーズ4:

2014年頃から、ビッグデータやディープラーニングの発展に伴い、ニューラルネットワークが再び注目を集め、画像分類、手書き認識、音声認識などのアプリケーションにおいて、従来の手法をはるかに上回る成果を達成しました。

顔認識技術のトレーニングに使用されるデータの規模はますます大きくなり、認識精度もますます高くなっています。

顔認識の市場展望

近年、セキュリティ意識の高まりやセキュリティ検査のニーズにより、顔認識装置の消費量が大幅に増加し、潜在的な需要が徐々に探究されつつあります。国際的に権威のある調査機関Gen Market Insightsが発表した「2018年版 世界顔認識装置市場調査レポート」によると、顔認識技術は2018年から2025年の間に26.8%の成長が見込まれています。顔認識装置は、顔認識アルゴリズムを中核とするハードウェアとソフトウェアが統合された機械であり、金融​​、司法、国境検査、工場、教育、医療などの分野に適用できます。中国は最大の消費地であり、市場見通しも国民の間で楽観的です。

顔認識の実用化

顔認識技術は我が国の人工知能分野で最も成熟した技術として、現在「開花」し、さまざまな業界で深く応用されています。その範囲は金融、司法、国境検査、政府、航空宇宙、教育、医療など複数の分野と多くの企業や機関に及び、世界を「リード」する姿勢を示しています。

顔認識がキャンパスに導入され、新学期の始まりに新たな地平が開かれる

最近の学校の開校シーズンには、「生徒は顔をスキャンするだけで学校に入ることができる」というニュース報道が流れ、数日間にわたって話題をさらった。北京大学の南東門では、顔認識技術を使って学校に入場します。学生は校門の門の前に立つだけで、顔認識システムが学生の顔を素早く識別し、学生がこの学校の学生であるかどうかを確認し、ゲートを開くかどうかを選択できます。

[[246357]]

とても高級感があると思いませんか?実は、これはスマートキャンパスの実現に向けた第一歩に過ぎません。キャンパスネットワークユーザーの個別ニーズと機能サービスの発展が進むにつれて、学校、教師と生徒の発展、教育改革の実際のニーズから始めて、スマートカード、電子教室看板、電子読書室などのIoT製品と組み合わせ、統一されたユーザーセンターを通じてデータを同期すれば、近い将来、教育管理部門、学校、教師、生徒、保護者に、よりインテリジェントな「ワンストップ、統合」教育アプリケーションサービスを提供できるようになります。

AIが国慶節の旅行を支援、スマートセキュリティチェックで支援

素晴らしい7日間の休日が近づいていますが、多くの人は長い休日に旅行することを楽しみにしていると同時に心配しているのではないでしょうか。
結局のところ、統計によると、2017年の国慶節ゴールデンウィーク中に合計7億500万人が旅行し、2018年の国慶節ゴールデンウィークはまたこの記録を破る可能性があります。これはまた、国慶節の休暇中、中国人の半数が旅行しているか、旅行の途中であることを意味します。

しかし、AIが生活のあらゆる側面に浸透していると誰もが言う今日、私たちは希望の光も見ています。その結果、ますます多くの空港がセキュリティチェックを支援するために AI 技術を使用するようになり、セキュリティチェックの効率が大幅に向上し、一般の人々の移動時間が節約されました。

[[246358]]

首都国際空港を例にとると、同空港は新しいセキュリティチェックチャンネルの手荷物検査エリアを延長し、5人の乗客が同時に荷物を置くことができるようにした。ここで使用される衣類バスケットは自動で運搬され、乗客は自分で取りに行くことができます。

手荷物コンベアベルトにも、上下に並んだカメラが一列に取り付けられています。使用する際は、乗客は荷物をバスケットに入れてカメラに向かって、荷物バスケットをベルトコンベアに押し出すだけです。

これにより、荷物と顔の効果的なマッチングが完成します。

このシステムにより、セキュリティの識別と処理が1分以内に完了し、乗客情報と手荷物情報の結び付けが実現します。問題のある荷物が発見され、再検査のために開封する必要がある場合、再検査所の職員の前のディスプレイ画面に、問題のある荷物の所有者の名前と写真が直接表示されます。

このシステムのおかげで、検査員が多すぎて現場が混乱しているときでも、職員は首を伸ばしてあちこちで「これは誰の荷物ですか?」と叫ぶ必要がなくなり、乗客の名前を直接呼んで相手に手荷物検査の開封に協力するよう求めることができるようになったと報じられている。すごいですよね?

あなたの周りには、顔認識技術の他にどのような応用がありますか?ぜひ私たちと議論してください!

[51CTO オリジナル記事、パートナーサイトに転載する場合は、元の著者とソースを 51CTO.com として明記してください]

<<:  AmapとDAMO Academyが共同で車載ARナビゲーションを導入し、従来の運転体験を覆す

>>:  通信業界は最大のAI市場となり、2021年に重要な転換点を迎える

ブログ    

推薦する

MySQL などの従来のリレーショナル データベースは弱すぎます。 GPU データベースは将来のトレンドです!

データベース市場でMySQLの地位を揺るがすようなデータベースが登場したのは久しぶりのようです。主要...

...

人工知能やその他の科学研究には「越えてはならない一線」があり、5つの原則が倫理的な最低ラインを示している

人工知能の覚醒、個人ネットワークの情報セキュリティ、遺伝子編集...科学技術が急速に発展するにつれ、...

...

アンドリュー・ン氏の新たな動き:「データ中心のAI」の拠点となる新たなMLリソースサイトを設立

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

...

AIストレージプラットフォームが機械学習とデータ分析のニーズを満たす方法

機械学習と AI タスクの実行方法や環境内でのデータの収集方法に応じて、組織はどの AI ストレージ...

Android マーケットのランキングアルゴリズムとルールの分析

ご存知のとおり、検索エンジンとして始まった Google は、(A×a% + B×b% + C×c%...

TENSORFLOW を使用してリカレント ニューラル ネットワーク言語モデルをトレーニングする

[[201448]]私は、TensorFlow リカレント ニューラル ネットワークのチュートリアル...

...

生成的敵対ネットワークがなぜ必要なのでしょうか?

この記事は、公開アカウント「Reading the Core」(ID: AI_Discovery)か...

この式がブロックされると、AI IQはゼロになります

[[214770]]この記事はQuantum School(WeChat:quantumschool...

...

もう一つの(深層)学習:自己教師あり学習は次の大きなものになるでしょうか?

自己教師あり学習入門[[251602]]確かに、ディープラーニングは、特に画像認識タスクにおいて、機...