生物識(shí)別

生物識(shí)別技術(shù)融計(jì)算機(jī)圖像處理與生物統(tǒng)計(jì)學(xué)原理于一體：利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)從視頻中提取生物特征點(diǎn)，再利用生物統(tǒng)計(jì)學(xué)原理進(jìn)行分析、建立數(shù)學(xué)模型，最后根據(jù)數(shù)學(xué)模型與被測(cè)者特征進(jìn)行分析對(duì)比，根據(jù)結(jié)果即可實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的精確識(shí)別。

目前以人臉識(shí)別與行為識(shí)別為代表的應(yīng)用市場(chǎng)日漸龐大，生物識(shí)別技術(shù)作為安防行業(yè)的熱門技術(shù)，熱度持續(xù)升溫，眾多安防企業(yè)已經(jīng)在生物識(shí)別領(lǐng)域投入了大量人力物力，其中，部分企業(yè)已經(jīng)取得了不少成果：商湯科技senseID身份驗(yàn)證解決方案、senseface人臉布控系統(tǒng)、瑞為技術(shù)實(shí)時(shí)人臉抓拍攝像機(jī)FaceCam等產(chǎn)品均已實(shí)現(xiàn)規(guī)模商用。

物體特征識(shí)別

AI火熱的當(dāng)下，AI深度學(xué)習(xí)技術(shù)已廣泛應(yīng)用于物體特征識(shí)別中，尤其是車牌識(shí)別技術(shù)。與傳統(tǒng)車牌識(shí)別技術(shù)相比，基于深度學(xué)習(xí)的車牌檢測(cè)算法，框架相對(duì)簡(jiǎn)單，在硬件性能較強(qiáng)且有足夠訓(xùn)練樣本的情況下，能夠在短時(shí)間內(nèi)獲得更好的識(shí)別效果，網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)一步優(yōu)化也保證了識(shí)別的實(shí)時(shí)性。目前來看，許多安防企業(yè)物體特征識(shí)別技術(shù)在科研與商用方面均比較成熟，基本處于世界先進(jìn)甚至領(lǐng)先水平。例如，德亞的車牌識(shí)別框架在樣本量充足的情況下，至多1個(gè)月即可完成一個(gè)全新國(guó)家或地區(qū)的車牌識(shí)別，識(shí)別率達(dá)98％以上；捷順也將在深度學(xué)習(xí)方面繼續(xù)發(fā)力，完善優(yōu)化前端＋后端二次識(shí)別的模式，進(jìn)一步提升算法識(shí)別率和對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的適應(yīng)能力。

結(jié)語：毫無疑問，未來人工智能將滲透進(jìn)各個(gè)領(lǐng)域的各個(gè)應(yīng)用中，未來十年將是人工智能落地的關(guān)鍵期，能否把握好產(chǎn)品落地方向?qū)⒊蔀槠髽I(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。對(duì)于安防企業(yè)來說，要通過腳踏實(shí)地的努力和冷靜客觀判斷分析，不斷戰(zhàn)勝對(duì)手、挑戰(zhàn)自我，才能夠在市場(chǎng)中劈荊斬棘，高歌猛進(jìn)。