【人工智能】2017年中国人脸识别重点企业研究报告

【人工智能】2017年中国人脸识别重点企业研究报告
【人工智能】2017年中国人脸识别重点企业研究报告

2017年中国人脸识别重点企业研究报告

中商产业研究院2017-11

人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别技术是人工智能的典型应用。人脸识别在一些行业已经有所应用,如公安领域的出入境边检、刑侦等,交通领域的机场、火车站、汽车站等场景,教育行业的人脸考勤、宿舍出入管理、幼儿园接送等。显然,随着人工智能的进一步发展,人脸识别作为人和智能的连接入口有着巨大的潜力。

人脸识别产业属于技术密集型产业,主要分为软件技术、硬件产品、工程项目解决方案等。在这三个领域对人脸识别技术均有较高的要求,在受到门槛的限制下,我国目前人脸识别市场集中度相对较高。

据中商产业研究院发布的《2017-2022年中国人脸识别行业市场前景研究报告》指出,目前,人脸识别行业中企业数量不多,且各自应用于不同的细分领域,相互之间竞争压力较小。以下为6家重点企业案例分析,详情如下:

一、广州云从信息科技有限公司

(一)基本情况

云从科技是中科院重庆研究院与上市公司佳都科技、风投杰翱资本投资创办的专注于计算机视觉等人工智能技术的高科技企业,其创始人是美国伊利诺伊大学图像分析与处理研究室博士周曦。云从科技成立于2015年3月,是一家人脸识别技术及产品研发商,拥有自主知识产权核心算法,专注于人脸识别技术的研发及应用,在安防、金融领域数十个场景下,为银行、公安客户提供软件、硬件定制化服务方案,是“人脸识别”技术领域具有世界顶尖水平算法的企业。

广州云从信息科技有限公司股权结构

资料来源:公开资料、中商产业研究院整理

(二)主营产品

云从科技公司的产品主要分为三个板块,分别是快速部署平台、智能硬件和智能系统。快速部署平台适合各行业的专门定制和快速部署的产品服务平台,智能硬件包括人脸互动大屏终端产品,活体检测、小云智能门禁、大库检索笔记本、动态人脸业务应用平台服务器、静态人脸业务应用平台一体机、动态人脸布控节点服务器等。智能系统主要包括火眼大数据平台、生物识别引擎、身份证/银行卡OCR等。

广州云从信息科技有限公司主营业务产品介绍

资料来源:公开资料、中商产业研究院整理

(三)现状分析

2015年公司成立至今,云从科技快速发展,推出多行业应用级产品及解决方案,公司已成为国家远程人脸识别系统标准制定单位,在人脸识别行业具有较大的影响力。

2016年12月5日获得“高新技术企业”资质证书,证书编号为

GR201651100273。

2016年云从科技营业收入近1亿元人民币,公司产值1.5亿元。

2017年3月,国家发改委确定云从科技与百度、腾讯、科大讯飞一道,共同承担国家“互联网+”重大工程——“人工智能基础资源公共服务平台”建设任务。2017年9月底,云从科技获“广州南沙国际人工智能产业高级研究院”20亿支持,将在广州南沙建设世界级科技中心。

(四)发展优势

1、技术优势:公司的超大规模结构化数据针对人脸识别四大难点具有革命性突破,可以实现多角度抗干扰识别,对真实复杂场景下的人脸有着优秀的识别性能;拥有3D建模、光照规整、活体验证等数十种算法模块,可根据实际应用场景快速组合。云从科技拥有悠久深厚的技术底蕴积累,中科院人脸识别团队建立并发展,专注科技技术产品化,入选中国科学院战略性先导科技专项。

2、研发优势:云从科技拥有三级研发架构,分别是美国硅谷实验室和伊利诺伊大学实验室(前沿科技)、中国科学院和上海交通大学(学术成果转化)、上海、重庆、成都三大研发中心(应用开发)。云从科技核心研发团队作为中国科学院唯一人脸识别代表参与战略性先导科技A类专项,拥有多行业定制化开发经验,该团队为中科院最大的人脸识别研究团队,团队成员来自中国科学院各大研究所、全球顶尖学府及研究机构,团队的人脸识别核心技术处于国际领先水平。

3、人才优势:云从科技创始人周曦博士师从计算机视觉之父Thomas S.Huang 教授;同时,周曦还是“中国科学院百人计划”,中国科学院、上海交通大学博导,在人脸识别领域具有深厚的技术积累。公司的研发团队实力强大,拥有美国UIUC顶尖技术团队,在硅谷设立了研发中心;在核心技术研究上有着中国科学院和上海交通大学提供的强大技术力量支撑;另外,公司研发团队成员来自美国、日本、国内知名大学,以及中科院各大研究所。国内全职的研发人员有200人,分别位于上海、重庆、成都,销售方面,云从在国内10座城市有销售服务中心,服务人员100多人。

4、资源优势:云从科技与中科院有紧密的合作关系,中科院不仅为云从科技输送优质人才资源,在云从与政府方面的合作方面也起着重要的作用。

(五)发展实力

云从科技的技术产品作为中科院唯一代表入选战略性先导科技A类专项,为打造安全新疆项目发挥了重要作用。另外,云从科技具有众多技术创新点。首个刷脸支付原型系统、首个商用人脸识别远程开户系统、智能图像侦查仪、人脸识别

自主通关机、公安千万级人像检索机、人脸识别智能人员管理系统、大规模动态人群特征检测系统。

(六)投资融资

11月20日,云从科技对外宣布已经完成5亿人民币B轮融资,加上此前广州市政府对云从科技的20亿政府资金支持,此次总计获得25亿元发展资金。B 轮融资由顺为资本、元禾原点、普华资本联合领投,越秀产投、张江星河、前海兴旺、佳都科技、杰翱资本等跟投,华兴Alpha担任独家财务顾问。关于融资用途,云从科技方面表示,将继续深耕重点行业,以国家发改委人工智能平台为核心推进“十字战略”。除了在银行、机场、安防等重点行业继续扩大领先优势外,还将持续占据其它细分市场龙头地位,并通过国家人工智能平台孵化AI 企业,提供技术赋能,提升人、组织和社会的潜能。

广州云从信息科技有限公司融资情况

资料来源:中商产业研究院整理

广州云从信息科技有限公司对外投资情况

资料来源:中商产业研究院整理

(七)行业地位

云从科技(广州)拥有自主知识产权核心算法,是人脸识别国家标准起草与制定企业,在中国人脸识别领域具有较高地位。目前,云从科技是我国银行业人脸识别第一大供应商,包括农行、建行、中行、交行等全国50多家银行已采用公司产品;在安防领域,公司产品已在22个省上线实战,获得公安部高度认可;在民航领域,产品已覆盖80%的枢纽机场。因此,云从科技在安防领域、银行业、民航领域的竞争力较强。

二、北京旷视科技有限公司

(一)基本情况

北京旷视科技有限公司成立于2011年,是一家“人核心数据”公司,致力于通过深度学习与感知融合技术,让人的“身份”与“行为”数据可以被各类物联网设备实时获取并融入行业,并为行业提供基于每个人的金融信用数据、地产出入管理数据、智慧城市社会综治数据服务。

北京旷视科技有限公司股权结构

资料来源:中商产业研究院整理

(二)发展现状

旷视科技(Face++)是人脸识别研发型企业中的“元老”,公司从人脸识别的互动小游戏开始向商用模式不断尝试,并最终做出了全球最大的人脸识别云平台Face++。而目前旷视已经形成以智能摄像头硬件为基础,配合云服务构建的行业解决方案,涵盖了包括人脸识别门禁、天眼监控系统、动态人脸识别监控、人证合一等多个应用方向。

旷视科技已经拿下了目前上线的互金、出行、传统金融90%以上的人脸识别远程验证的订单。安防、金融之外,旷视科技也在拓展商用机器人的业务,目前已经推出了机器人,为机器人厂商提供视觉组件,增加人脸识别、证件比对等功能,提升机器人的智能化程度。不久之前还与国内机器人本体厂商神州云海达成合作,将视觉模块植入到了银行服务机器人中,提供客户识别、业务引导、自动巡视等功能。

(三)发展优势

1、人才优势:旷视科技吸引了来自全球顶尖研究机构的关注及加盟,比如前微软亚研院首席研究员孙剑博士、前Adobe研究院首席科学家王珏博士,旷视的背后还有以姚期智(首位华人图领奖得主)、郑南宁(中国工程院院士)和张洪江(微软亚洲研究院创始人)等人为核心的专家顾问团。公司的科研技术团队中有90%的科研人员来自于清华大学,具有强大的清华基因。因此,拥有优质的人才资源是旷视未来发展壮大的巨大优势。

2、科研技术优势:旷视(Face++)拥有全球最大的人脸识别云平台,同时也是国内拥有人工智能相关自主知识产权最多的企业之一,旷视(Face++)十分重视知识产权的保护,拥有在申及授权专利数量达200多件,成为全球机器视觉人工智能行业的领跑者。

3、平台优势:2012年,旷视科技上线了Face++云开放平台,将人脸识别的核心算法存储于云端,为企业开发者和人脸识别技术爱好者提供了API和SDK以及订制化的云计算服务,让Web及移动开发者可以使用最前沿的计算机视觉技术,从而搭建个性化的视觉应用。上线仅两年时间一跃成为全球最大的人脸识别平台。此后,旷视(Face++)又推出了金融级互联网身份验证服务FaceID,成为海内外人脸识别技术在金融行业的首创应用模式,如今日均调用量已超过千万。旷视建设成Face++智能开放云平台,进而支持各项业务的开展,与智能手机、公共摄像头、楼宇门禁、制造传感器、机器人视觉模组、VTM机智能机具等。智能开放云平台通过不断积累数据,逐步形成旷视的核心竞争力。

(四)发展实力

目前,旷视科技公司的架构主要包括两大层面,一个是智能云(face++人脸识别云服务、faceID身份验证服务);另一个是智能互联(智能商业、智能企业等)。旷视科技的人脸识别技术产品,其应用范围迅速扩大,覆盖领域包括金融、警用、商业(白名单管理等)、医疗、教育、政务、网约车平台、直播等多个产业。

近年旷视科技除了推出了针对智能楼宇、产业园区、家庭社区的视频方案,也在与公安部门等政府部门进行合作。目前公司在北京、江苏、广东、浙江等区域有了大规模的落地,同时在南京设立了安防子公司,并成立了研究院。

旷视(Face++) 总共为超过600家企业客户和50,000余个开发者提供智能服务,已积累大量客户和人工智能开放平台数据。目前由旷视(Face++)自主研发的专利项目已经达200多个,已授权专利项目90余项。

(五)投资融资

在对外投资方面,北京旷视科技有限公司共投资9家企业,如浙江旷智科技有限公司、青岛旷视科技有限公司、天津旷鑫科技发展合伙企业(有限合伙)、北京旷视金数科技有限公司、北京旷视云科技有限公司等。

在融资方面,旷视科技(Face++)已于近期完成C轮融资,本轮融资金额约为4.6亿美元,本轮由中国国有资本风险投资基金(简称“国风投”)领投,蚂蚁金服、富士康集团联合领投。本轮融资由C1、C2 两轮构成,同时引入包括中俄战略投资基金、阳光保险集团、SK 集团等新的重要投资者,腾达资本作为本

轮融资独家财务顾问。本轮融资很可能会被用于加快在城市综合大脑及手机智能领域的技术落地,打造智慧城市。

北京旷视科技有限公司对外投资情况

资料来源:中商产业研究院整理

北京旷视科技有限公司融资情况

资料来源:中商产业研究院整理

(六)行业地位

旷视(Face++)仍在锤练机器视觉深度学习算法,已经形成技术驱动业务,业务数据反哺技术的循环机制,并和支付宝、中国移动、平安银行、无锡市局、苏宁云商、万科等行业巨头和政府机构展开深度合作。目前,金融领域的人脸识别应用中,旷视的市场占有率是第一。

全球范围内,旷视在人工智能领域具有较高的地位。旷视目前以20亿美元的估值被科技部列入中国“独角兽”企业榜单,成为人工智能行业估值最高的企业。此外,旷视已经成为全球机器视觉人工智能行业的领跑者,在美国《麻省理工学院科技评论》评选的全球50家最聪明公司中,旷视位列第11位。

三、北京市商汤科技开发有限公司

(一)基本情况

商汤科技成立于2014年1月,是全球领先的深度学习平台开发者,专注于打造人工智能视觉引擎。商汤基于自主研发的深度学习平台,输出全套人工智能视觉技术,包括成像处理、感知、识别,服务于金融、平安城市、机器人、无人驾驶等多个行业,总部位于北京,截止目前公司注册资本为10800万人民币。(二)主营业务产品

近两年来,商汤科技迅速落地各类人工智能技术,包括人脸识别、图像识别、视频分析、无人驾驶、医疗影像识别等应用技术。凭借领先的技术,商汤科技在各

行业产品测试中位列第一,商业营收属行业最高,并在多个垂直领域的市场占有率位居首位。公司目前已服务超过400家客户,包括中国移动、银联、中央网信办、华为、小米、OPPO、微博等知名企业及政府机构, 成为中国最大的人工智能算法供应商。

(三)发展现状

2014年1月商汤科技成立,随后开发的第一款人脸图像处理系统实现人脸识别精确率99.15%。2014年11月公司获得IDG资本千万美元A轮投资。2015年1月公司分别和美团与银联达成战略合作,公司人脸识别产品106关键点技术开始应用于美团和银联的服务产品之中。2015年3月和科大讯飞达成战略合作,商汤科技的人脸识别技术开始运用于线下考试场景。2015年6月和招商银行建立合作关系,为其金融服务服务业务提供OCR文字识别技术。

在智能手机市场上,商汤科技分别与小米和华为等国内大型手机品牌建立合作关系,2015年6月小米手机发布会上展示商汤科技的人脸相册、宝宝相册和商汤相册等产品,2015年10月华为Mate8上线,商汤科技为智能相册技术供应商。2015年底,公司一共268名员工,北京184人,深圳52人,香港32人,日本2人。2016年1月,商汤科技日本京东分公司正式成立,开始了公司国际化经营的历程。

(四)发展优势

1、团队和技术优势:商汤科技是汇聚科学家数量最多的中国创业公司,人工智能领域的基础研究优势显著。商汤科技不仅在多国拥有专利,并且在CVPR、ICCV

和ECCV三大计算机视觉学术会议上发表的论文数量也是位居世界前列。商汤科技凭借自主研发的深度学习框架和强大的超算平台,打造自己的“原创AI大脑”。其技术发展方向完全自主可控,可以实现其他平台实现不了的东西,在长线竞争中建立优势。

2、股东资源优势。商汤科技在A轮和B轮融资中引入了众多国内外大型风投机构、PE投资机构和产业战略投资者,比如专注于大娱乐产业投资的StarVC、商业地产巨头万达集团和智能手机领域的TCL资本。众多领域的投资机构的进入势必为公司人工智能技术的在文化影视、大数据分析和物业安保其他领域普及和融合提供众多产业资源。

(五)发展实力

1、2016年9月的GTC Taiwan大会上,商汤科技一举成为英伟达的平台级合作伙伴,在基于GPU的AI技术研发和应用展开深入合作。

2、获得了GTC 2016“新兴企业峰会奖(ECS Awards)”,并成为唯一获奖的中国企业。

3、在CVPR、ICCV和ECCV三大计算机视觉学术会议上发表的论文数量也是位居世界前列,其中CVPR 2017被录取论文达13篇,整体录取率达到往届CVPR 大会平均录取率的2倍以上。

4、2017年9月,商汤科技与上海交大共建联合实验室,深化AI深度学习基础技术研究。根据双方的合作内容,商汤科技与上海交大“深度学习与计算机视觉”联合实验室,将围绕基于深度学习的低层次、高层次计算机视觉方法与技术,深

度增强学习原理和技术,深度学习实用技术,深度学习技术的拓展研究等几个重要方向研究进行发力。

5、在企业专利信息方面,截至目前在人工智能领域一共获得了64项专利信息和74项软件著作权。

(六)投资融资

2017年7月11日,人工智能企业商汤科技宣布完成B轮融资,共计4.1亿美元。此次B轮融资包括B1、B2两轮,B1轮由私募公司鼎晖领投;B2轮由赛领资本领投,中金公司、基石资本、招商证券(香港)、华兴私募股权基金等近20家顶级投资机构、战略伙伴参投。

商汤科技此次宣布的B轮融资周期较长,最早一次宣布是在2016年12月,当时融资额为1.2亿美元;2017年4月,官方再次宣布获得赛领资本,约6000万美元。2017年7月,商汤科技关闭B轮融资通道,共计4.1亿美元。风险投资公司IDG资本、StarVC等是商汤科技的早期投资人。

北京市商汤科技开发有限公司融资情况

资料来源:中商产业研究院

北京市商汤科技开发有限公司对外投资情况

资料来源:中商产业研究院

(七)行业地位

1、国内合作客户

与世界领先的高性能计算、数据中心端到端互连方案提供商Mellanox达成创新战略合作伙伴关系,运用Mellanox的高速网络基础设施,在图像识别领域开展深度技术合作。与中国移动在线公司缔结战略合作关系,依托于商汤科技在OCR 人脸识别领域的技术,为中国移动实施3亿用户实名制计划。商汤科技基于计算机视觉和深度学习原创技术的人脸识别、智能视频、智能监控、文字识别、图像处理和美颜特效等技术已被业界广泛认可。合作客户包括中国移动、中国银联、海航集团、华为、小米、OPPO、vivo、美图、微博、京东等已达300多家企业,公司已经成为中国最大的人工智能算法供应商,订单量和营业收入均位于行业第一。

2、国际化布局

目前,商汤科技已在日本东京和京都建立分部。2017年4月,应泰国国家政府投资委员会的邀请参与到东部城市的智慧城市建设。在中东地区,与华为共同为迪拜政府提供智能视频技术解决方案,助力当地平安城市建设。2017年9月,新加坡总理一行曾到访商汤科技,盛赞商汤人脸识别及各项人工智能技术,并表示新加坡欢迎商汤落地,设立分支机构,在新寻求更大发展空间。此前,泰国、印度尼西亚等国家也向商汤科技伸出橄榄枝,希望商汤能够将人工智能技术落户当地,以AI技术驱动东南亚国家的发展。以商汤科技为代表的中国人工智能技术水平得到了国际认可,对于商汤科技的国际化布局亦有重要意义。

四、北京深醒科技有限公司

(一)企业发展基本情况

深醒科技是是一家从事人工智能方向,集研发、生产和销售为一体的高科技公司,以人脸识别技术切入AI战场,致力打造科技安防、智慧金融、智能交通、平安校园、平安小区等智能综合解决方案。目前深醒科技主要是在软件端发力,公司认为人脸识别现阶段核心是软件层面,并且能够兼容到每一款摄像头,实现人脸识别的安防功效。公司总部位于北京,注册时间为2016年2月2号,注册资本1190.4762万元。

(二)主营业务

深醒动态人脸布控服务器搭载基于深度学习的深醒动态人脸识别系统,用于前端摄像头的动态人脸特征提取,支持多路人脸识别系统并联同时运行。通常与深醒

动态人脸业务应用平台服务器配合使用。广泛应用于重点区域布控、嫌疑人监控、嫌犯追逃、监狱内部管理、重点人员防控等。具有强大的管理能力、实时动态建模、完善的权限管理功能、软硬件一体化、快速对接第三方平台、高性能计算、支持多种客户端等特点。

(三)发展现状

公司于2016年2月成立,并在2017年1月获得经纬中国、清科创投和昆仲资本的A轮投资。公司目前主营产品有针对B(企业)端和G(政府)端的静态人脸及历史监控视频布控服务器、静态人脸及历史监控视频业务应用平台、动态人脸业务应用平台服务器和Sensingtech身份认证一体机等,产品和服务覆盖的领域有公安安防、金融、楼宇管理、智能交通和职能医疗等领域。

2017年5月25日中国国际大数据产业博览会期间,贵阳市政府与北京深醒科技有限公司签署了战略合作协议,深醒科技承诺会落户南明区政府,建立深醒人工智能研究院等一系列举措。在深醒科技与贵阳市公安局深度合作的基础上继续用实际行动助力贵阳市的人工智能发展,在贵阳市投入更大的研发力量及更多高效的人工智能安防产品。

鉴于公司目前的重点市场在B端和G端的市场,企业和政府机构要尝试新产品有一段试用期,投标流程繁复、回款周期长。目前公司依然处在培育和扩大自身技术团队以及提高公司产品知名度的阶段,前期投入远远大于收入。

(四)发展优势

1、团队优势:目前,深醒共有6位联合创始人,其中三人为技术型人才,由袁培江带领。袁培江为中国人工智能泰斗张钹院士和加拿大两院院士Patel教授的学生,在计算机视觉、人脸识别与智能监控等领域有丰富的研发经验。另有两人均有连续创业者和投资人背景,一人曾有创办军工企业并成功登陆创业板的经验。此外,深醒科技正式聘请中国科学院院士、人工智能泰斗、清华大学计算机科学与技术系教授张钹院士成为深醒科技首席科学家,他是国内最早接触到人工智能的研究者,成为我国在这方面的首批专家。为公司的商业化运作以及后期的G

端和B端市场开拓带来巨大的人脉和资源。

2、商业模式优势:面对竞争,公司选择“市场细化为王”的战略。根据公司背景优势主攻G端和B端市场。在深醒科技看来,to B、to G的市场更适合人工智能的发展现状。凭借着自身专攻人脸识别技术,迅速获得了公安系统的认可。目前深醒的业务范围已覆盖新疆、青海、云、贵、川、黑龙江等省份,自2016年4月份以来多次协助公安机关在实战中获得战果,系统产品多次受到领导人现场检阅。正是看中其在安防领域的优异表现,中航工业、中石油、中铁建等有较高安防需求的企业选择与深醒合作。同时,深醒也积累了一些学校、医院等公共场所安防案例。

(五)发展实力

目前公司的基本优势集中在人工智能人脸识别技术上,在相关领域获得10项专利。在加上公司于2017年4月8号正式聘请中国科学院院士、人工智能泰斗张钹院士担任首席科学家。公司在该细分领域的实力将得到进一步强化和巩固。在知识产权方面,目前公司在人脸识别和人证识别等领域一共有10个软件著作权。

浅析人工智能中的图像识别技术

浅析人工智能中的图像识别技术 本文从网络收集而来,上传到平台为了帮到更多的人,如果您需要使用本文档,请点击下载按钮下载本文档(有偿下载),另外祝您生活愉快,工作顺利,万事如意! 图像识别技术是信息时代的一门重要的技术,其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展,人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像识别技术的过程分为信息的获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。文章简单分析了图像识别技术的引入、其技术原理以及模式识别等,之后介绍了神经网络的图像识别技术和非线性降维的图像识别技术及图像识别技术的应用。从中可以总结出图像处理技术的应用广泛,人类的生活将无法离开图像识别技术,研究图像识别技术具有重大意义。 1 图像识别技术的引入 图像识别是人工智能科技的一个重要领域。图像识别的发展经历了三个阶段:文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。图像识别,顾名思义,就是对图像做出各种处理、分析,最终识别我们所要研究的

目标。今天所指的图像识别并不仅仅是用人类的肉眼,而是借助计算机技术进行识别。虽然人类的识别能力很强大,但是对于高速发展的社会,人类自身识别能力已经满足不了我们的需求,于是就产生了基于计算机的图像识别技术。这就像人类研究生物细胞,完全靠肉眼观察细胞是不现实的,这样自然就产生了显微镜等用于精确观测的仪器。通常一个领域有固有技术无法解决的需求时,就会产生相应的新技术。图像识别技术也是如此,此技术的产生就是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息,解决人类无法识别或者识别率特别低的信息。 图像识别技术原理 其实,图像识别技术背后的原理并不是很难,只是其要处理的信息比较繁琐。计算机的任何处理技术都不是凭空产生的,它都是学者们从生活实践中得到启发而利用程序将其模拟实现的。计算机的图像识别技术和人类的图像识别在原理上并没有本质的区别,只是机器缺少人类在感觉与视觉差上的影响罢了。人类的图像识别也不单单是凭借整个图像存储在脑海中的记忆来识别的,我们识别图像都是依靠图像所具有

人脸识别技术综述

人脸识别研究综述 摘要:论文首先介绍了人脸识别技术概念与发展历史,解释人脸识别技术的过程与优缺点;随后对近几年人脸识别技术的研究情况与一些经典的方法进行详细的阐述,最后提出人脸识别技术在生活中的应用与展望。 关键词:人脸识别研究现状应用与展望 一、概念 人脸识别技术是基于人的脸部特征,对输入的人脸图像或者视频流。首先判断其是否存在人脸,如果存在人脸,则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息,进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征,并将其与已知的人脸进行对比,从而识别每个人脸的身份。 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 二、发展历史 人脸识别的研究历史比较悠久。高尔顿(Galton)早在1888 年和1910 年就分别在《Nature》杂志发表了两篇关于利用人脸进行身份识别的文章,对人类自身的人脸识别能力进行了分析。但当时还不可能涉及到人脸的自动识别问题。最早的AFR1的研究论文见于1965 年陈(Chan)和布莱索(Bledsoe)在Panoramic Research Inc.发表的技术报告,至今已有四十年的历史。近年来,人脸识别研究得到了诸多研究人员的青睐,涌现出了诸多技术方法。 三、过程与优缺点 人脸的识别过程: (1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件,并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。 (2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像,或取照片输入,并将当前的面像文件生成面纹编码。 (3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库

2017年人工智能发展史及算法分析报告

2017年人工智能发展史及算法分析报告 2017年10月

目录 一、人工智能概念 (4) 二、人工智能发展历史 (5) 1、形成阶段(1956-1961) (5) 2、黄金时代(1961-1973) (6) 3、第一次发展低谷及复苏(1973-1987) (8) 4、第二次发展低谷(1987-1993) (10) 5、现代人工智能(1993-至今) (11) 三、人工智能算法 (14) 1、感知器 (15) 2、聚类算法 (17) 3、决策树 (18) 4、支持向量机 (18) 5、卷积神经网络 (20) 四、在金融领域的应用 (22) 1、大数据基金 (22) 2、运用人工智能进行预测 (23) 3、智能投顾 (23)

本文围绕人工智能的发展历史,人工智能主要算法以及人工智能在金融领域的应用展开综合论述,力求先为投资者勾勒出一幅人工智能全景图。 人工智能发展历史波折起伏:人工智能自1956 年正式确立以来,一直曲折发展,从产生到成为研究热点一直饱受质疑,期间经历两次发展低谷,而学科自身所迸发的生命力不断推动其走出低谷,成为引领技术革命的热点。从诞生伊始,人工智能就有理性学派和感性学派之争,理性学派从符号计算出发,将人脑看成信息处理器,认为任何能够以一定的逻辑规则描述的问题都可以通过人工智能程序来计算解决。感性学派简单说就是通过对脑神经的模拟来获得人工智能,随着深度学习等技术的成功,人工智能的研究热点越来越集中到感性学派。 人工智能算法发展方向不断变化:学术界早期研究重点集中在符号计算,神经网络在人工智能发展早期被完全否定,而后逐渐被认可,再成为今天引领人工智能发展潮流的一大类算法,持续显现出生命活力。本文着重介绍人工智能领域比较著名的4 个算法,他们分别是感知器、决策树,支持向量机和卷积神经网络。通过这4 个具有代表性的算法,理清机器学习的基本思想。 人工智能在金融领域应用:7 月20 日国务院正式印发了《新一代人工智能发展规划》,明确指出到2030 年之前我国AI 核心产业规模或超1 万亿元。这是人工智能首次上升到国家战略高度,我们认为国内人工智能在金融里的应用还处于探索阶段,未来具有很大的发

(人工智能)关于图像识别与人工智能的就业情况

(人工智能)关于图像识别与人工智能的就业情况

关于图像识别和人工智能的就业情况(2008-10-0216:06:10) 最近遇到壹些朋友问我考研方向,我告诉他们叫图像识别和人工智能。主要是图形图像处理这个领域。他们又问这个方向将来主要从事什么职业,进入什么样的公司?呀!这个我仍真没怎么关注,所以就上网查了查,来了解壹下。下面是转载的壹篇文章: 就我见来,个人觉得图像处理的就业仍是不错的。首先能够把图像见成二维、三维或者更高维的信号,从这个意义上来说,图像处理是整个信号处理里面就业形势最好的,因为你不仅要掌握(壹维)信号处理的基本知识,也要掌握图像处理(二维或者高维信号处理)的知识。其次,图像处理是计算机视觉和视频处理的基础,掌握好了图像处理的基本知识,就业时就能够向这些方向发展。目前的模式识别,大部分也均是图像模式识别。于实际应用场合,采集的信息很多均是图像信息,比如指纹、条码、人脸、虹膜、车辆等等。说到应用场合,千万不能忘了医学图像这壹块,如果有医学图像处理的背景,去壹些医疗器械公司或者医疗软件公司也是不错的选择。图像处理对编程的要求比较高,如果编程很厉害,当然就业也多了壹个选择方向,且不壹定要局限于图像方向。 下面谈谈我所知道的壹些公司信息,不全,仅仅是我所了解到的或者我所感兴趣的,实际远远不止这么多。 搜索方向 基于内容的图像或视频搜索是很多搜索公司研究的热点。要想进入这个领域,必须有很强的编程能力,很好的图像处理和模式识别的背景。要求高待遇自然就不错,目前这方面的代表公司有微软、google、yahoo和百度,个个鼎鼎大名。

医学图像方向 目前于医疗器械方向主要是几个大企业于竞争,来头均不小,其中包括Simens、GE、飞利浦和柯达,主要生产CT和MRI等医疗器材。由于医疗器械的主要功能是成像,必然涉及到对图像的处理,做图像处理的很有机会进入这些公司。它们于国内均设有研发中心,simens的于上海和深圳,GE和柯达均于上海,飞利浦的于沈阳。由于医疗市场是壹个没有完全开发的市场,而壹套医疗设备的价格是非常昂贵的,所以于这些地方的待遇均仍能够,前景也见好。国内也有壹些这样的企业比如深圳安科和迈瑞 计算机视觉和模式识别方向 我没去调研过有哪些公司于做,但肯定不少,比如指纹识别、人脸识别、虹膜识别。仍有壹个很大的方向是车牌识别,这个我倒是知道有壹个公司高德威智能交通似乎做的很不错的样子。目前视频监控是壹个热点问题,做跟踪和识别的能够于这个方向找到壹席之地。 上海法视特位于上海张江高科技园区,于视觉和识别方面做的不错。北京的我也知道俩个公司:大恒和凌云,均是以图像作为研发的主体。 视频方向 壹般的高校或者研究所侧重于标准的制定和修改以及技术创新方面,而公司则侧重于编码解码的硬件实现方面。壹般这些公司要求是熟悉或者精通MPEG、H.264或者AVS,选择了这个方向,只要做的仍不错,基本就不愁饭碗。由于这不是我所感兴趣的方向,所以这方面的公司的信息我没有收集,但平常于各个bbs或者各种招聘网站经常见到。 我所知道的俩个公司:诺基亚和pixelworks

图像识别与人工智能研究所发展规划报告

图像所学科建设与发展规划 根据学校建设世界知名高水平大学的发展目标,特制定图像所相应的学科建设与发展规划,以推动本学科的跨越式发展。 一、学科建设总体目标 (一)学科基础 图像识别与人工智能研究所(简称图像所)将继续以跻身于我国的国防科技的发展为切入点,从事发展巡航导弹中制导、末制导关键技术,承担相关预先研究和攻关科研任务为学科建设的主攻方向。 (1)目前本学科点共有五个研究方向: “计算机视觉与应用”、 “成像自动目标识别与精确制导技术”、 “多谱成像与遥感图像处理”、 “人工智能与思维科学” “面向模式识别的专用处理机与IC芯片设计”。 (2)本学科点现有科研人员26人,其中教授(含博士生导师)7人,副教授7人。科研教学梯队层次高,年龄、专业结构合理。现有教学科研用房4000 平方米。实验设备固定资产5000余万元,已初步形成先进、配套的教学、科研、开发环境和雄厚的技术储备。 (3)学科特点 模式识别与智能系统是信息科学技术领域中发展最迅速的前沿领域之一。

来自不同成像传感器的不同谱段的图像信号能全面揭示客观世界的各种特性,智能控制是人工智能与自动控制相结合的现代控制理论和技术,图像模式处理、识别与智能控制的结合构成了智能信息系统和智能自动化系统发展的基础,不仅科学意义深远而且有十分广阔的应用前景。本学科点的主要特色是紧密结合航天、航空和信息技术领域的国家目标,进行应用基础和应用技术的研究和开发,重点研究多谱段图像模式信息的获取、表示、处理、分析与智能系统领域的基础理论与关键技术,同时培养和造就本领域高层次、高质量的科技人才。本学科点具有特色和优势的研究方向是: ·计算机视觉与应用 在基于信息融合的信号处理、基于视觉、力觉和超声波接近觉的多传感器机器人系统和飞行器三维航迹规划技术方面具有特色,承担了国家重大型号XY-20末制导航迹规划攻关项目并进入型号研制。 ·成像自动目标识别与精确制导技术 开展面向复杂背景和随机环境下成像自动目标检测、识别、跟踪的新理论、新方法、新算法和新系统的研究,其特色是瞄准有关国家安全的国家目标,紧密结合航天航空高技术发展,在基于图象和图象序列的自动目标识别,景象匹配定位等精确制导领域开展应用基础和高技术的研究,并将一系列高水平成果应用于国防高技术武器系统中。 ·多谱成像与遥感图像处理 研究微波辐射特性及成像技术、激光雷达成像信号处理和遥感图像处理与

AI人工智能人脸识别系统设计方案

AI智能人脸识别系统 技 术 方 案 北京XX软件科技 2019年X月

目录 第1章设计背景 (1) 第2章系统方案 (4) 2.1 智能人像比对平台 (4) 2.1.1 系统结构 (4) 2.1.2 设计原则 (5) 2.1.3 人像对比算法 (8) 2.1.4 人像资源库 (10) 2.1.5 软件系统介绍 (12) 2.1.6 移动终端介绍 (18) 2.1.7 网络环境 (19) 2.2 动态人脸监控识别平台 (19) 2.2.1 动态监控数据库 (22) 2.2.2 人像基础比对服务平台 (24) 2.2.3 可用实例分析 (25) 2.3 校园人脸识别系统 (27) 2.3.1 概述 (27) 2.3.2 系统组成 (28) 2.3.3 系统功能 (29) 2.4 系统集成 (31) 2.4.1 集成建设总体原则 (31) 2.4.2 本期集成项目集成规划思路 (52) 2.4.3 项目成果交付 (74) 2.4.4 项目质量服务体系 (77) 第3章售后服务计划 (89)

第1章设计背景 随着国内平安城市、智慧城市项目的深入发展,城市监控的高清化进一步得到普及,摄像机数量大规模增长,使得人脸识别在数据的采集上阻碍大大减小,提升了人脸识别的质量与应用领域。在人脸识别的应用场景中,面部解锁、上班打卡、机场安检等一些场景被不断尝试,成为人脸识别最重要的应用场景。 据统计数据显示,仅在中国大陆,在未来三年内有望形成年销售额过百亿,并在未来十年内则有望形成年销售额过千亿的市场规模。从2010年起,其118个成员国家和地区,必须使用机读护照,人脸识别项目技术是首推识别模式,该规定已经成为国际标准。中国公安部一所正在加紧规划和实施中国的电子护照计划。在技术越来越先进的未来,技术的不断进步势必会倒逼信息安全标准的不断升级,因此包括身份证以及电子护照等证件的升级换代势必会给人脸识别领域带来更多的机会。 目前我公司人脸识别项目系统基于神经网络”深度学习”的模型选择算法,提供人脸布控、人脸比对、以图搜图、轨迹跟踪、白/ 黑名单管理等核心业务功能,克服了传统技术的缺点,可实现重点监控区域人员的快速查找。 1、平安城市:延安市公安局高清视频监控指挥系统,延安市公安局高清视频监控指挥系统建设项目是由延安市公安局负责牵头建设的市府2012年重点建设项目之一。作为市政府数字延安的重要组成部

2017年人工智能+网络安全分析报告

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正文目录 人工智能需要网络安全保护和限制 (5) 人工智能对网络安全需求程度高于互联网 (5) 人工智能需要网络安全限制边界 (6) 网络安全需要人工智能提升防护能力 (7) “人工智能+网络安全”出现频次急剧上升 (7) 防护边界泛网络化 (9) UEBA用于网络安全 (10) EDR用于网络安全 (12) 人工智能网络安全成为创投并购重点 (13) 2017前2月已有5家AI网络安全企业被收购 (13) 防止未知威胁的Invincea被Sophos收购 (13) UEBA技术的被惠普收购 (14) 关键IP用户行为分析的Harvest.ai日被亚马逊收购 (15) 值得关注的人工智能与网络安全公司 (16) 政策驱动网络安全下游需求 (17) 《网络安全法》实施将有法可依扩大市场空间 (17) 《工控安全指南》指明方向 (18) 工控信息安全是新增长点 (18) 三大潜在风险 (19) 工业控制系统潜在的风险 (19) 两化融合"给工控系统带来的风险 (20) 工控系统采用通用软硬件带来的风险 (20) 工控安全漏洞数回升 (20) 服务器系统和工控数据危害集中区 (21) 启明星辰绿盟科技引领工控安全 (22) 网络信息安全龙头启明星辰 (23) 领航网络信息安全 (23) 政府军队等客户的选择证明公司实力雄厚 (24) 外延收购扩大网络安全服务领域 (25) 安全产品是主力,数据安全是亮点 (27) 受益于并表和内生增长 (27)

相关建议 (30) 风险提示 (30) 图目录 图1:级别越高安全保障要求越高 (5) 图2:无人机撞击电线 (6) 图3:《西部世界》剧照 (7) 图4:“网络安全”、“人工智能”和“机器学习”出现频率 (8) 图5:“网络安全”、“人工智能”和“机器学习”出现频率 (8) 图6:传统网络安全原理 (9) 图7:人工智能时代网络安全需求 (9) 图8:数据泄密渠道和方式 (10) 图9:UEBA工作原理 (11) 图10:传统安全产品与AI安全产品比较 (12) 图11:Invincea首页 (14) 图12:niara官网 (15) 图13:Harvest.ai官网 (16) 图14:投资机器学习与人工智能的网络安全公司列表 (17) 图15:《网络安全法》出台有法可依解决三大问题 (18) 图16:工控安全三大风险 (19) 图17:2000-2016 年公开工控漏洞趋势图 (21) 图18:2000-2016 年公开工控漏洞主要类型统计 (21) 图19:国内工控安全厂商比较 (22) 图20:启明星辰产品和服务 (23) 图21:启明星辰收入构成 (24)

人工智能YOLO V2 图像识别实验报告材料

第一章前言部分 1.1课程项目背景与意义 1.1.1课程项目背景 视觉是各个应用领域,如制造业、检验、文档分析、医疗诊断,和军事等领域中各种智能/自主系统中不可分割的一部分。由于它的重要性,一些先进国家,例如美国把对计算机视觉的研究列为对经济和科学有广泛影响的科学和工程中的重大基本问题,即所谓的重大挑战。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号,纹理和颜色建模,几何处理和推理,以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。作为一门学科,计算机视觉开始于60年代初,但在计算机视觉的基本研究中的许多重要进展是在80年代取得的。计算机视觉与人类视觉密切相关,对人类视觉有一个正确的认识将对计算机视觉的研究非常有益。 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科,计算机视觉研究相关的理论和技术,试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的,可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息,所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。 科学技术的发展是推动人类社会进步的主要原因之一,未来社会进一步地朝着科技化、信息化、智能化的方向前进。在信息大爆炸的今天,充分利用这些信息将有助于社会的现代化建设,这其中图像信息是目前人们生活中最常见的信息。利用这些图像信息的一种重要方法就是图像目标定位识别技术。不管是视频监控领域还是虚拟现实技术等都对图像的识别有着极大的需求。一般的图像目标定位识别系统包括图像分割、目标关键特征提取、目标类别分类三个步骤。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络提出非监督贪心逐层训练算法,为解决深层结构相关的优化难题带来希望,随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法,它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。

2020年公需课程-人工智能技术与应用(一骨骼识别、二人脸识别、三步态识别、四虹膜识别、五语音识别)

人工智能技术与应用(练习一:骨骼识别) 1、(单选,10分)单人骨骼识别不需要包含如下处理过程() A 、关键点区分 B 、关键点检测 C 、关键点串联 D 、结果输出 答案:A 2、(单选,10分)以下哪项不属于目前常用的人体骨架关键点的定义方式() A 、18 个关键点 B 、14 个关键点 C、25 个关键点 D、7 个关键点 答案:D 3、(单选,10分) 以下哪种环境/ 条件有助于提升人体骨骼识别的准确率() A 、肢体遮挡 B 、光照良好 C 、观察视角变化 D 、衣服包裹严实 答案:B 4、(单选,10分)人体骨骼识别与哪项技术的关联程度最低() A 、区块链技术 B 、视频采集技术 C 、图像处理技术 D 、人工智能相关技术 答案:A 5、(单选,10分)以下哪项不是骨骼识别系统包含的功能() A 、图像采集 B 、图像预处理 C 、图像模糊化 D 、骨骼关键点识别 答案:C 6、(单选,10分)以下哪项不属于造成多人骨骼识别较单人骨骼识别更具挑战的因素() A 、关键点区分性弱 B 、背景中的局部区域容易混淆 C 、人与人的重叠 D 、需串联的关键点个数增多 答案:D

7、(单选,10分)当前的骨骼识别技术不适用于以下哪个应用场景() A 、身份认证 B 、视频监控 C 、体感游戏 D 、运动员辅助训练答案:A 8、(单选,10分) 8. 以下哪家公司不属于人体骨骼识别领域的代表企业() A 、商汤科技 B 、旷视科技 C 、携程旅行网络科技 D 、凌感科技 答案:C 9、(单选,10分)人的头颈、肩部、手肘关节、手腕关节、髋关节、膝关节等可作为人体骨骼关键点。 A 、正确 B 、错误 答案:A 10、(单选,10 分)在自顶向下方法中,人体目标检测需要用方框标记出一块尽可能大的区域。 A 、正确 B 、错误 答案:B 人工智能技术与应用(练习二:人脸识别) 1、(单选,10分) 以下哪项不是人脸识别系统包含的功能() A 、图像采集 B 、图像预处理 C 、图像模糊化 D 、匹配比对 答案:C 2、(单选,10分) 未来人脸识别的个人隐私防护不包含() A 、随意授权自己的人脸信息 B 、立法保障“脸权” C 、规范化人脸数据的使用方法 D 、打击隐私泄露行为 答案:A 3、(单选,10分) 以下哪项不属于生物识别技术() A 、人脸识别 B 、车牌识别 C 、掌纹识别 D 、语音识别 答案:B

2017-2018年人工智能在工业领域应用现状及发展前景趋势展望分析报告

2017年人工智能在工业领域应用现状及发展前景趋势展望分析报告

目录 一、起步于科学效应,逐渐融入人工智能 (4) 二、人工智能在工业领域不同环节的应用 (5) 2.1 政策与技术助推生产与业务模式转型 (5) 2.2 工业领域的人工智能应用是渐进而持续的过程 (7) 2.3 全生命周期不同环节的智能升级 (9) 三、人工智能在工业领域实现的难点与条件 (10) 3.1 工业数据的有效获取成为前提和基础 (10) 3.2 工业领域人工智能对数据及算法提出新的要求 (11) 四、工业领域的人工智能应用案例 (13) 4.1 典型案例 (13) 4.2 国内互联网巨头的相关尝试 (16) 五、投资建议 (17) 六、风险提示 (18)

图表目录 图1:生产线上忙碌的工业机器人 (4) 图2:电饭煲及其工作原理 (4) 图3:智能系统的特征与分类 (5) 图4:当前人工智能的工业应用更多表现为优化决策过程的辅助作用 (8) 图5:中长期人工智能的工业应用和实现是一个渐进而持续的过程 (8) 图6:全生命周期不同环节的数据闭环与智能升级 (9) 图7:工业领域可利用数据来源多样 (11) 图8:由不同环节、不同设备构建的数据网络是智能化的前提 (11) 图9:人工智能算法及应用助力工业数据的价值实现 (12) 图10:GE 工业互联网平台P r ed i x (13) 图11:通过精准的操控方法为意大利航空节约燃油成本 (13) 图12:DeepM i nd控制设备运行方式提升数据中心能源使用效率 (14) 图13:富士康利用机器代替人降低劳动力成本 (15) 图14:传统制造业红领借助数字化、智能化实现需求的快速响应 (15) 表1:政策迭出,推动工业制造转型升级 (6) 表2:工业制造相关环节的人工智能升级 (9) 表3:互联网大数据与工业大数据之间存在明显差别 (12) 表4:BAT 与制造业合作,输出云计算、大数据以及人工智能等技术 (16)

2017年人工智能在工业领域应用分析报告

2017年人工智能在工业领域应用分析 报告

目录 一、起步于科学效应,逐渐融入人工智能 (4) 二、人工智能在工业领域不同环节的应用 (5) 2.1 政策与技术助推生产与业务模式转型 (5) 2.2 工业领域的人工智能应用是渐进而持续的过程 (7) 2.3 全生命周期不同环节的智能升级 (9) 三、人工智能在工业领域实现的难点与条件 (10) 3.1 工业数据的有效获取成为前提和基础 (10) 3.2 工业领域人工智能对数据及算法提出新的要求 (11) 四、工业领域的人工智能应用案例 (13) 4.1 典型案例 (13) 4.2 国内互联网巨头的相关尝试 (16) 五、投资建议 (17) 六、风险提示 (18)

图表目录 图1:生产线上忙碌的工业机器人 (4) 图2:电饭煲及其工作原理 (4) 图3:智能系统的特征与分类 (5) 图4:当前人工智能的工业应用更多表现为优化决策过程的辅助作用 (8) 图5:中长期人工智能的工业应用和实现是一个渐进而持续的过程 (8) 图6:全生命周期不同环节的数据闭环与智能升级 (9) 图7:工业领域可利用数据来源多样 (11) 图8:由不同环节、不同设备构建的数据网络是智能化的前提 (11) 图9:人工智能算法及应用助力工业数据的价值实现 (12) 图10:GE 工业互联网平台P r ed i x (13) 图11:通过精准的操控方法为意大利航空节约燃油成本 (13) 图12:DeepM i nd控制设备运行方式提升数据中心能源使用效率 (14) 图13:富士康利用机器代替人降低劳动力成本 (15) 图14:传统制造业红领借助数字化、智能化实现需求的快速响应 (15) 表1:政策迭出,推动工业制造转型升级 (6) 表2:工业制造相关环节的人工智能升级 (9) 表3:互联网大数据与工业大数据之间存在明显差别 (12) 表4:BAT 与制造业合作,输出云计算、大数据以及人工智能等技术 (16)

2017年人工智能替代劳动力分析报告

2017年人工智能替代劳动力分析报告 2017年4月

目录 一、从科幻到现实,人工智能威胁引发众多担忧 (5) 1、普通人对超级人工智能的担忧更多来自科幻电影 (5) 2、人工智能的发展速度和前景让科技大佬同样感觉到威胁并频发警示 (6) 二、AI替代人类岗位的相关案例梳理及原因分析 (7) 1、从体力替代逐渐向脑力渗透的趋势已现 (7) (1)各大机构纷纷警示人工智能取代人类职位的风险 (7) (2)人工智能对人类岗位替代已经逐渐由体力向脑力渗透 (8) 2、机器对人类岗位替代有所为也有所难为 (8) (1)从需求端来看,企业对成本效率的考量直接驱动岗位替代现象的发生 (8) (2)从供给端来看,人工智能在语音、图像等领域技术指标上已经达到或超过一般人类水平 (10) (3)机器不仅技术指标层面逐渐达到并超过人类水平,B端场景也已率先开始应用 (10) (4)但人工智能可解决的问题有限,对人类的替代只会发生在部分领域 (11) 3、人工智能应用的落地依然存在待解问题 (12) (1)算法及模型自身尚存在待解决的问题 (12) (2)深度学习模型可解释性不强,黑箱问题难以解决 (13) (3)从互联网到人工智能,信息安全问题始终难以忽视 (13) (4)光鲜的表现结果难掩能源消耗问题 (14) (5)责任归属与利益划分等伦理问题难以跨越 (14) 三、未来人工智能以及人机关系的发展方向展望 (15) 1、人工智能存在进一步优化和突破的必要 (15) (1)算法层面存在改进和突破的空间 (15) (2)深度学习专用芯片研发开始兴起,更高的集成度+更低的能耗成为目标方向. 15 2、找准定位成为关键,技术革命阵痛难免 (16) (1)机器不是万能的,也不能取代一切 (16) (2)根据面对的任务不同,人类职位应当找准自身定位 (16)

报告发布中国电子学会发布新一代人工智能发展白皮书(2017)

报告发布中国电子学会发布新一代人工智能发展白皮书 (2017) 指导单位、专家顾问及编写人员 顾问潘云鹤中国工程院院士 指导单位工业和信息化部信息化和软件服务业司 指导委员会谢少锋工信部信软司司长李冠宇工信部信软司副司长徐晓兰中国电子学会副理事长兼秘书长张宏图中国电子学会总部党委书记兼副秘书长商超工信部信软司软件处处长 傅永宝工信部信软司软件处调研员 专家委员会(排名不分先后,按姓氏笔画排序)王士进科大讯飞研究院副院长韦青微软中国公司首席技术官宋波国安瑞(北京)科技有限公司总经理刘志坚京东金融总法律顾问吴甘沙 驭势科技联合创始人兼CEO 季向阳清华大学自动化系教授陈丽娟阿里巴巴人工智能实验室负责人梁家恩云知声信息技术有限公司董事长兼CTO 崔岩中德人工智能研究院院长蔡雄山腾讯研究院法律研究中心副主任 编写单位中国电子学会 编写人员李颋周岷峰马良

凌霞李岩张雅妮许华磊 张婵张力陈濛萌樊江洋 朱毅李俊平阎德利谢中业 陈岩 报告链接:https://https://www.360docs.net/doc/548532690.html,/s/1oAn8flo 密码:3gme编制概要 (一)编制背景 自1956年概念得以确立以来,人工智能发展至今已逾60年,随着所处信息环境和数据基础的深刻变革,开始迈进新一轮发展阶段,呈现出大数据、跨媒体、群体性、自主化、人机融合的发展新特征,从学术牵引式发展迅速转变为需求牵引式发展,相比历史上的任何时刻,都要更加接近于人类智能,既能为进一步掌握城市发展、生态保护、经济管理、金融风险等宏观系统提供指导,也能为设计制造、健康医疗、交通管理、能源节约等微观领域提供解决方案。我国正值工业化、城镇化、信息化、农业现代化的攻坚阶段,迫切需要加快推动人工智能在国民经济社会各行业、各领域的创新应用,促进产业提质增效,改善人民生活水平,切实解决经济运行的重大结构性失衡。针对于此,有必要研究编制新一代人工智能发展白皮书,明确人工智能在新时期、新形势下的技术框架、关键环节、应用前景,为推动人工智能关键技术进步和产业化应用推广提供措施建议,进一步推动我国智能相关的

基于.人工智能算法的图像识别及生成

基于人工智能算法的图像识别与生成 摘要:本次报告的工作是利用PCA,SVM以及人工神经网络(ANN)实现对人脸的特征提取、分类和预测。然后利用GAN(生成对抗网络)实现对手写数字的生成,并用SVM 做预测,验证生成效果。 本次报告采用的数据源自剑桥大学的ORL 人脸数据库,其中包含40个人共400张人脸图像。 关键词:人工智能;图像识别;数据 中图分类号:TP18 文献标识码:A 文章编号:1009-3044(2018)13-0173-02 1 PCA降维 PCA(principal components analysis)即主成分分析,又称主分量分析。旨在利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标。 首先我们给出了数据库的平均脸的图像,并利用PCA对人脸降维,通过改变降低到的维度研究了保留维度的多少带来的影响。最后给出了每一个维度的特征脸图像,讨论了每一个维度所能够代表的人脸信息。 1.1 平均脸 首先,我们将数据库中400张人脸按行存储到一个矩阵

中,即每一行为一张人脸(10304像素),每张人脸共10304维特征。我们对每一个维度去平均,构成一个新的行向量,这就是平均脸。 平均脸反映了数据库中400张人脸的平均特征,可以看清人脸的轮廓,但无法识别人脸的局部细节。 1.2 降低至不同维度时还原脸的情况 从左到右从上到下依次是同一张脸降低至10,30,50,100,200,250,300,350,400的图像。可以看到,随着保留维数的增多,图像越清晰,与原图的差异越小。 1.3 提取单一维度的特征做还原 为了研究不同维度所代表的人脸的信息,我们把PCA之后的每一个特征向量单独提取出来对人脸做还原,还原的时候不加入平均脸并且做直方图均衡化。 结果如下: 每一张图像下方的数字代表了PCA之后按特征值从大到小排序的顺序,比如第一张图代表PCA之后最大特征值所对应的特征向量还原出的人脸。 特征累积图的纵坐标代表了所保留的特征占总特征的 比例。它是这样计算出来的,假设保留k维信息,则纵坐标值为这k个特征值的和除以总的400(400*10304的矩阵,最多有400个非零特征值)个特征值的和。 从图4可以看出,当保留维数为100维时,即能保留人

人脸识别厂家排名

人脸识别厂家排名 1、商汤科技 作为全球领先的人工智能平台公司,商汤科技SenseTime是中国科技部指定的“智能视觉”国家新一代人工智能开放创新平台。同时,商汤科技也是“全球最具价值的AI创新企业”,总融资额、估值等在行业均遥遥领先。商汤科技以“坚持原创,让AI引领人类进步”为愿景。公司自主研发并建立了全球顶级的深度学习平台和超算中心,推出了一系列领先的人工智能技术,包括:人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等。商汤科技已成为亚洲领先的AI算法提供商。 2、旷视科技 北京旷视科技有限公司是一家行业领先的人工智能公司,在深度学习方面拥有核心竞争力。旷视向客户提供包括先进算法、平台软件、应用软件及内嵌人工智能功能的物联网设备的全栈式解决方案,并在多个行业取得领先地位。2017年和2019年,旷视跻身《麻省理工科技评论》发布的两项「50大最聪明公司」榜单中。 3、云从科技 云从科技孵化自中科院重庆研究院,公司受托参与了人工智能国标、行标制定,并成为第一个同时承担国家发改委人工智能基础平台、应用平台,工信部芯片平台等国家重大项目建设任务的人工智能科技企业。云从为客户提供个性化、场景化、行业化的智能服务。 4、暖果科技 暖果科技是中国视觉AI领域专家品牌,致力于视觉 AI 算法、应用与终端产品的研究与开发。公司创始人、中科院自动化所博士、原北航软件学院副院长康一梅教授于2005年创立了嵌入式专业及嵌入式系统实验室,是视觉AI边缘计算领域知名专家。暖果科技拥有实力雄厚的软硬件研发力量,核心团队由来自中科院、北大、北航等著名学府的硕士、博士组成。15年来,公司依托嵌入式系统实验室进行预先研究,将成熟技术进行产品化,构建了集算法、软件、硬件于一体的视觉AI系统解决方案。 5、依图科技 依图从事人工智能创新型研究,致力于将先进的人工智能技术与行业应用相结合,建设

关于人工智能中的图像识别技术的研究

191 关于人工智能中的图像识别技术的研究 翁和王 (武夷学院数学与计算机学院,福建武夷山354300) 摘要:图像识别技术作为在信息时代发展起来的一项信息技术,其主要是利用计算机对人工进行替代,实现对众多的物 理信息进行处理。计算机技术快速发展也推动了图像识别技术得以迅猛的发展。文章就图像识别的技术原理、模式识别进行图像识别技术概述,并对其识别过程进行一定的分析,重点对神经网络以及非线性降维两个形式的图像识别技术加以分析。以期对图像识别有关的研究人员与应用人士有所参考。关键词:人工智能;原理与过程;图像识别技术;非线性;神经网络中图分类号:TP18文献标识码:A 文章编号:1673-1131(2016)10-0191-02 0引言 图像识别技术作为人工智能内的重要领域之一,在计算机技术和信息技术快速发展的背景下,其也得到了愈发广泛的使用,其在医疗诊断、指纹识别、面部识别以及卫星云图识别等方面具有着很好的应用。图像识别技术通常是指利用计算机对系统前端捕获的图片根据既定的目标对其进行处理。图像识别在人们日常的生活中也得到普遍的应用,诸如条码识别、车牌捕捉以及手写识别等。随着其不断的发展与完善,其今后的应用领域也会更加的广泛。 1图像识别技术的概述1.1图像识别的技术原理 事实上,图像识别具有的原理并非很深奥,主要是图像识别所需处理的信息非常的复杂。计算机中的所有处理技术均不能随意出现,是众多学者通过实践获得的启示,通过程序使其得到模拟与实现。计算机实现图像识别所需的原理与人类进行图像识别所需的原理基本上是一致的,仅仅是计算机不存在人类视觉和感觉方面的影响。人类在进行图像识别过程中并非仅是利用这一图像存在于脑海内的记忆加以识别,而是通过图像自身拥有的特征对其进行相应的分类,之后利用各个类别拥有的特征使图片被识别出来。当我们看到图片时,大脑便会快速感知出以前见过这张或与之相类似的图片与否。事实上在看到和感知间已经实现了快速的识别,这一识别与搜索存在一定的相似性[1]。在识别过程中,大脑将会按照存储记忆内被分好类的图片展开识别,检查其是否和这一图像存在相同或者是类似特征记忆存储,便识别出以往时候看见过这一图片。计算机进行图像识别的原理也是这样,利用分类和提取出图像的重要特征,并对多余的无用特征加以有效地排除,以此实现对图像的识别。计算机所能提取出来的上述特征有时会较为明显,而有时也会非常的普通,这在极大程度上对计算机识别效率造成一定的影响。总而言之,利用计算机进行视觉识别时,图像中的内容一般是通过图像特征对其加以描述的[2]。 1.2模式识别 模式识别作为信息科学与人工智能中的重要组成,其通 常是对现象和事物处于不同形式中信息实现处理与分析,以便能够达到对现象与事物进行分类、描述以及辨认等目标。而计算机能够实现图像识别便是对人类进行图像识别时的一种模拟,在实现图像识别时,能够展开模式识别是不可或缺的。以往的模式识别仅仅是人类所掌握基本智能之一,伴随人工智能以及计算机技术得到兴起与发展,人类自身具有的识别 模式便无法再满足人类的生活需求,对此人们便需要利用计算机来对人类脑力劳动进行一定程度的替代与扩展。这也就产生了计算机形式的模式识别。简而言之,模式识别便是对数据实现分类,其是一门和数学有着密切联系的科学,其所运 用的大量思想便是数学中的统计和概率[3] 。可以将模式识别分成统计模糊模式、识别模式识别以及句法模式识别三类。 2图像识别技术的识别过程 由于计算机进行图像识别和人类进行图像识别所采用的是一样的原理,因此上述两种识别过程也会存在一定的相似性。可以将图像识别技术划分为如下几步:第一步,信息的获取,其是指利用传感器将声音和光等信息装换为电信号,简而言之便是获取识别对象具有的基本信息,同时将其装换成为计算机可以识别的信息。第二步,预处理,其是指对图像进行去噪、变换以及平滑等处理操作,以此来提升图像所具有的重要特点。第三步,特征抽取与选择,其是在模式识别过程中,要对图像进行特征的抽取与选择,简而言之便是识别的图像是多种多样的,若想通过一定的方式将其分离开,便要对图像中拥有的自身特征进行识别,在特征的获取时便称为特征抽取[4]。在进行特征抽取过程中,获取的特征并非一定对本次识别有所价值,此时便要对所获取的特征进行一定的提取,这便是特征选择。对于图像识别整个过程而言,特征抽取与选择时期中最为关键的步骤之一,因此,这一步使进行图像识别理解时的重点内容。第四步,分类器设计与分类决策,其中分类器设计即利用训练来制定出一个识别规则,借此识别规则便能够获得一个特征种类,从而让图像识别可以达到更高的辨识率。而分类决策则是对特征空间内的被识别对象实现分类的最佳识别方法。 3图像识别技术的研究分析 3.1神经网络形式的图像识别技术 神经网络形式的图像识别是目前较为新型的技术,其是基于以往的图像识别方式,并将神经网络算法进行有效的融合。这里所说的神经网络指的是人工神经网络,换句话说便是该神经网络并非是动物体所拥有的神经网络,而是人类根据动物神经网络进行人工模拟的一种神经网络。对于神经网络形式的图像识别技术而言,遗传算法和BP 神经网络进行有效的结合是目前基于神经网络形式的图像识别技术内最为经典的模型,其在诸多的领域之中均有所应用。对图像识别系统运用神经网络系统,通常先对图像特征进行提取,之后将图像特征向神经网络中加以映射,以此实现对图像的识别与分类。例如,对于智能汽车监控中拍照识别技术而言, 2016 (Sum.No 166) 信息通信 INFORMATION &COMMUNICATIONS 2016年第10期(总第166期)

深度学习技术让反人脸识别技术和人脸识别技术的人工智能算法相互对抗

深度学习技术让反人脸识别技术和人脸识别技术的人工智能算法相互对抗 多伦多大学研究人员设计新算法,通过动态地干扰人脸识别工具来保护用户的隐私。结果表明,他们的系统可以将原本可检测到的人脸比例从接近100%降低到0.5%。 在一些社交媒体平台,每次你上传照片或视频时,它的人脸识别系统会试图从这些照片和视频中得到更多信息。比如,这些算法会提取关于你是谁、你的位置以及你认识的其他人的数据,并且,这些算法在不断改进。 现在,人脸识别的克星——“反人脸识别”问世了。 多伦多大学Parham Aarabi教授和研究生Avishek Bose的团队开发了一种算法,可以动态地破坏人脸识别系统。 他们的解决方案利用了一种叫做对抗训练(adversarial training)的深度学习技术,这种技术让两种人工智能算法相互对抗。 现在,深度神经网络已经被应用于各种各样问题,如自动驾驶车辆、癌症检测等,但是我们迫切需要更好地理解这些模型容易受到攻击的方式。在图像识别领域,在图像中添加小的、往往不可察觉的干扰就可以欺骗一个典型的分类网络,使其将图像错误地分类。 这种被干扰的图像被称为对抗样本(adversarial examples),它们可以被用来对网络进行对抗攻击(adversarial attacks)。在制造对抗样本方面已经有几种方法,它们在复杂性、计算成本和被攻击模型所需的访问级别等方面差异很大。 一般来说,对抗攻击可以根据攻击模型的访问级别和对抗目标进行分类。白盒攻击(white-box attacks)可以完全访问它们正在攻击的模型的结构和参数;黑盒攻击(black-box attacks)只能访问被攻击模型的输出。 一种基线方法是快速梯度符号法(FGSM),它基于输入图像的梯度对分类器的损失进行攻击。FGSM是一种白盒方法,因为它需要访问被攻击分类器的内部。攻击图像分类的深度神经网络有几种强烈的对抗攻击方法,如L-BFGS、acobian-based Saliency Map Attack(JSMA)、DeepFool和carlin - wagner等。然而,这些方法都涉及到对可能的干扰空

2019年人工智能公需科考试多项选择题(附答案)

2019 年人工智能公需科考试多项选择题答案 二、多选择题 1.()是指能够自己找出问题、思考问题、解决问题的人工智能。( 2.0 分) A.超人工智能 B.强人工智能 C.弱人工智能 D.人工智能 我的答案: B √答对 2.根据国际评判健康的标准,()的韩国中年人心血管呈理想状态。( 2.0 分) A.0.1% B.0.2% C.0.4% D.0.67% 我的答案: D √答对 3.中国人工智能产业初步呈现集聚态势,人工智能企业主要集聚在经济发达的一 二线城市及沿海地区,排名第一的城市是()。( 2.0 分) A.上海 B.北京 C.深圳 D.杭州

我的答案: B √答对 4.癌症的治疗分为手术、放疗、化疗。据WTO 统计,有()的肿瘤患者需要接受放疗。( 2.0 分) A.18% B.22% C.45% D.70% 我的答案: D √答对 5.()是利用计算机将一种自然语言(源语言)转换为另一种自然语言(目标语言)的过程。( 2.0 分) A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案: B √答对 6.我们应该正确认识统计学中概率与个体之间的关系,概率是()比较,从小到老的数据才是每个人的。( 2.0 分) A.横向 B.纵向 C.交叉

D.立体 我的答案: B ×答错 7.()是人工智能的核心,是使计算机具有智能的主要方法,其应用遍及人工智 能的各个领域。( 2.0 分) A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案: B √答对 9.()是一种基于树结构进行决策的算法。( 2.0 分) A.轨迹跟踪 B.决策树 C.数据挖掘 D.K 近邻算法 我的答案: B √答对 10.癌症的治疗分为手术、放疗、化疗。据 WTO 统计,在 45% 的肿瘤治愈率中,比重最高的治疗方式是()。( 2.0 分) A.手术 B.放疗 C.化疗

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