Runtime Error

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Description: An application error occurred on the server. The current custom error settings for this application prevent the details of the application error from being viewed remotely (for security reasons). It could, however, be viewed by browsers running on the local server machine.

Details: To enable the details of this specific error message to be viewable on remote machines, please create a <customErrors> tag within a "web.config" configuration file located in the root directory of the current web application. This <customErrors> tag should then have its "mode" attribute set to "Off".


<!-- Web.Config Configuration File -->

<configuration>
    <system.web>
        <customErrors mode="Off"/>
    </system.web>
</configuration>

Notes: The current error page you are seeing can be replaced by a custom error page by modifying the "defaultRedirect" attribute of the application's <customErrors> configuration tag to point to a custom error page URL.


<!-- Web.Config Configuration File -->

<configuration>
    <system.web>
        <customErrors mode="RemoteOnly" defaultRedirect="mycustompage.htm"/>
    </system.web>
</configuration>

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人脸识别技术“刷脸”成功,“咸鱼翻身”引遐想
  来 源:网络  2018/3/29

  
导语:随着超高清摄像头的全面普及,硬件端步入超高清智能时代,产业链已经非常成熟,人脸识别技术步入正轨。人脸识别技术的核心价值让脸谱成为唯一安全的个人数字身|份——Face ID,极有可能成为云时代的数字入口。于是,人脸识别入驻移动支付有了巨大的市场想象空间,将有机会跟指纹识别一决高下。
日前,马云在德国汉诺威电子展使用蚂蚁金服的Smile to Pay扫脸技术,从淘|宝网上购买了1948年汉诺威纪念邮票,使得人脸识别技术不断跳入公众视线,人脸识别被很多的人所关注。据了解,这项崭新的支付认证技术由蚂蚁金服与一家估值上亿美金的新创公司Face++合作研发。
人脸识别技术(face recognition)的发展从20世纪70年代开始兴起,是计算机视觉领域(computer vision)迄今为止最热门的研究问题之一。作为一种最易普及的生物特征识别技术,人脸识别的应用场景众多,其最传统的场景莫过于安防、门禁、监控领域。无论是在边检进出关的闸口,还是银行保险柜的安全门锁,都出现了人脸识别的身影。相较于传统的密码、证|件、门卡等安全手段,人脸识别因为是一个天然的贴在脸上的“身|份证”,具有极难伪造的属性。
根据相关数据显示,全球市场对生物识别产品的需求在2010年将达到71亿美元;未来五年,生物识别设备的综合性年增长率将达到21.3%。
而另据国际生物识别集团(IBG)最新权威报告《生物识别市场与产业报告2009-2014》显示,在各种生物特征识别技术中,自动指纹识别系统(AFIS)和实时扫描所占份额最大,为38.3%;指纹识别占到28.4%,而自动指纹识别系统(AFIS)和实时扫描,是指在公|安、刑侦、机场、安检等行业应用的指纹识别系统,是较其他指纹识别的民用市场。
除此之外,人脸识别占到11.4%,虹膜识别语音识别、静脉识别和掌形识别各占8.0%、3.0%、2.4%和1.8%。而据了解,目前中国国内人脸识别占比达18%,相对而言,指纹识别占比由之前的98%下降到82%,以上数据充分显示,人脸识别的强大发展潜力,且目前已有取代指纹识别市场的发展趋势。
因而,人脸识别的技术也一度被认为是可以取代所有账号和密码的新ID系统,如果再搭载上现在无处不在的监控摄像头,人脸识别技术似乎有希望构建起一套像小说《少数派报告》里的“天网”系统,每个人的行踪都将可以被精确掌控。这无疑是一个充满幻想的未来图景。此外,人脸识别技术作为大家最为熟知的生物特征识别技术,也可以承载很多未来的想象力及巨大的市场。
人脸识别的优势和硬伤
与其它生物特征识别技术相比,人脸识别技术在实用性方面具有独到的技术优势,主要体现在以下方面:非接触。人脸图像的采集不同于指纹、掌纹需要接触指掌纹专用采集设备,指掌纹的采集除了对设备有一定的磨损外,也不卫生,容易引起被采集者的反感,而人脸图像采集的设备是摄像头,无须接触。
非侵扰,无需配合:人脸照片的采集可使用摄像头自动拍照,无须工作人员干预,也无须被采集者配合,只需以正常状态经过摄像头前即可。
友好:人脸是一个人出生之后暴露在外的生物特征,因此它的隐私性并不像指掌纹、虹膜那样强,因此人脸的采集并不像指掌纹采集那样难以让人接受。
直观:我们判断一个人是谁,通过看这个人的脸就是最直观的方式,不像指掌纹、虹膜等需要相关领域专家才可以判别。
快速:从摄像头监控区域进行人脸的采集是非常快速的,因为它的非干预性和非接触性,让人脸采集的时间大大缩短。
简便:人脸采集前端设备——摄像头随处可见,它不是专用设备,因此简单易操作。
可扩展性好:人脸识别的应用取决于对人脸数据的分析、处理和应用。它的采集端完全可以采用现有视频监控系统的摄像设备。后端应用的扩展性决定了人脸识别可以应用在出入控制、黑名单监控、人脸照片搜索等多领域。
硬伤
虽然人脸识别在市场的份额上,迎来了盼望已久的爆发,但是这并不意味着阻碍人脸识别发展的一切因素就已经烟消云散。技术上一些公认的硬伤,依然在给人脸识别的应用带来了不少的隐患。
首先,从技术上来说,识别模板的长久性依然是人脸识别的诟病。虽然,面部图像确实是最直观也最易让人判断的生物特征,但是,它同样也是最易发生大面积变化的人体区域。由于光照、姿态、年龄的变化,能够让模板始终随着这些变化而工作,着实不是一件容易的事情。
另外,人脸识别在整个生物识别中是比较新的技术,但是这种新潮却并非只有优势。不可否认,人脸识别的快速普及,多少存在一些人们"尝鲜儿"的心理人们对于新技术充满好奇心,跃跃欲试。然而,也正因为"新",其准确率还未得到足够的证明,于是用户往往也容易产生不信任的心里,因而在面对具有不确定性因素的人脸识别时,如果失去了新鲜感之后,恐怕不少的用户还会更倾向于选择已经熟知的生物识别技术。
因此,虽然人脸识别已经在市场上取得了十分辉煌的成就,“咸鱼翻身”般的实现了自己的腾飞。但是,如果想要彻底实现夺取指纹产品的半壁江山,实现应用的绝对主流,恐怕还有不少的路途需要去追赶。
人脸识别领域呈现的最新成果
1.香港研发最精确面部识别软件
2014年,香港中文大学的计算机科学家们研发出世界上最精确的面部识别软件,在测试中这种程序达到了近乎完美的精确度,可能为公共安全技术领域带来颠覆性的革新。这种创纪录的软件由香港中文大学汤晓鸥教授及其团队研发,在测试中达到99.15%的识别准确率,胜过目前所有的同类软件,甚至高出人类自身97.53%的识别准确率。
在测试中,这种程序可以从数千张照片中准确辨识出同一个人的两张照片,并且不会受到光线、化装、摄像角度等因素的影响。
监控摄像头已经成为维护公共安全的有力工具,通过它可以监视大量人群并寻找潜在危险,但是想要非常精确地识别嫌疑人或者发现危险行为仍然如同大海捞针一样困难。通过不断完善,这种软件将帮助执法机关或者安全机构在成千上万的人群中寻找个体,并且还会通过解读面部表情及早预测暴|力行为。
2.英国警方测试世界最快人脸识别技术
英国现有超过六百万个闭路电视摄像头同时运转,这使英国成了最受“关注”的国家。这些摄像头是用来维护正义的“眼睛”,然而英国警方并不满足于现状。莱斯特郡警方今日确认其将成为英国首个测试NEC公司NeoFace人脸识别技术的警局,他们希望利用此技术彻底改变追踪罪犯的方式,从而提高效率。该软件的特别之处在于它能够通过监控探头同时追踪成千上万张面孔,并实时与数据库中9万张照片进行比对,而这些动作在几秒钟内就能完成。
3.Face++产品三项世界第一
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。Face++人脸关键点检测可以精确定位面部的关键区域位置,包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、脸部轮廓等。支持一定程度遮挡以及多角度人脸。使用关键点检测技术,可以精确定位人脸美化局部,还可以实现表情交互。
Face++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(14年采访的时候称正在攻读),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++技术服务分为基础版和企业版。基础版通过API免费提供,企业版不仅有性能更好的API服务,通过云端API、离线SDK、以及面向用户的自主研发产品形式,将人脸识别技术广泛应用到互联网及移动应用场景中。
人脸识别技术4大应用前景
1.超高清人脸识别
人脸在不同的分辨率下有不同的信息,这是我们在研发的一项新的技术,人的皮肤的状态,经过十年或者五年会发生本质的改变,但是在短期内,皮肤的状况是非常稳定的,这里有两个最酷的例子,之前大家一直说双胞胎识别出来,如果有超高清的人脸识别,这个问题是可以解决的。如果这项技术完成,大家可以做一件非常有意思的事情,当看到新闻报道上有一个外国领导人超高清的照片,就可以知道这是不是本人。超高清的人脸识别会把我们的人脸识别技术推向更高的高度。
2.3D识别技术
如果说《阿凡达》掀起了3D电影热潮,同样在人脸识别领域中也存在着一种3D识别应用。3D人脸识别可以在目标移动过程中进行识别,此外立体化识别不局限于人脸正面,适用于各个角度,面部头发遮挡、姿态变化也可做到高准确率识别。很多相关企业正着眼于开发三维人脸识别应用及配套解决方案。
3.Face ID
有微信、有淘|宝、有支付宝、有招商银行,甚至未来会有更多的股票、保险账号,显然传统的手段是远远不够保护用户的信息安全的。随着个人信息的全面化,我们需要一个新的密码,这个密码比原来的要求更多,第一显然要安全,在传统的安全领域里,安全和方便是要做平衡的,越安全就越不方便。我们希望有新的技术可以达到更好的平衡,同时实名、活|体和通用是对新密码的要求,如果所有人都是虚拟的,虚拟的东西需要和现实的用户进行实名绑定。
同时,为了确保不是黑客攻击,而是活|体,相当于我们对这个新的绑定有更高的要求。二代身|份证,每个人都有一张原始采集的人脸照片,我们基于这样的照片,可以精确的做比对,有一张身|份证照片,用手机的前置摄像头拍一张照片,我们可以精确的判断是不是本人来使用这个手机。
未来希望只有一个ID。如果真的把虚拟的帐号和人脸绑定在一块,用户无论是在网上进行消费还是在线下,这个ID是可以通用的。如果人脸识别技术足够牛,并且在现实场景的时候,在用户完全不配合的情况下,都能识别,做到更智能的分析用户。当你以后走进一家奢侈品店,你之前的一些消费习惯,可能都能非常容易的识别和调出。越精准的分析用户的行为,未来真的能好好增加线下零售的体验。
再往前畅想一下,随着穿戴式设备的发展,人与人之间的识别,机器可能帮助的更多。如果这些ID系统是打通的,无论是线上线下数据的流通,还是未来生活更加便捷,都提供了一个崭新的方式。
4.虚拟现实
虚拟现实设备如今大热,如果在其中引入人脸识别技术那画面太美就真的不敢想了。
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