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商汤旷视云从等人脸识别竞技wimi微美AI人脸全息

  互联网和移动互联网时代的“商业模式创新”带来的投资红利,随着宏观经济环境、金融环境、市场和技术的发展,已经不再是未来十年的投资主流了,人工智能技术已经成为了未来8-10年最大的投资机会,在这个领域的投资机会,即使用“遍地是黄金”来形容也不为过。

  20世纪60年代,人脸识别工程化应用研究正式开启。初期的方法主要利用了人脸的几何结构,通过分析人脸器官特征点及其之间的拓扑关系进行辨识。这种方法简单直观,但是一旦人脸姿态、表情发生变化,则精度严重下降。

  如今的解决方案多是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响,已经取得了卓越的识别性能,在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。计算机视觉的子领域应用得非常广泛,并且全球很多商业活动都已经从中获益。人脸识别模型的使用在接下来的几年内还会继续增长。

  在人脸识别领域,业界通常以误识率、漏报率作为衡量算法能力的主要指标。在误报率相同的情况下,识别准确率越高,漏报率越低,都意味着技术的性能越好。

  值得一提的是,中国人工智能创业公司“三巨头”商汤、云从、旷视在公开场合下的同台竞赛,算法实力比拼可谓激烈。

  云从科技是我国银行业人脸识别应用最普及的供应商,包括农行、建行、中行、交行等全国 50 多家银行已采用云从的产品,市面上许多银行的金融身份认证与远程认证平台是使用的云从技术,这种情况不仅仅因为技术实力强,更因为云从是受邀起草与制定人脸识别国家标准的人脸识别企业,有着过硬的技术指标与研发背景。其中,中国农业银行超级柜台、刷脸取款,是全国首先应用人脸识别技术的四大行之一。

  商汤科技与京东、银联、招商银行、拉卡拉、融360等多家金融机构和银行均有合作。例如,用户在京东钱包上扫描人脸,即可完成比对,实现密码解锁,代替传统密码登录方式,太阳城娱乐,更加方便安全。商汤提供人脸搜索技术,帮助拉卡拉快速完成新用户照片与已有黑名单人脸库的比对,高效准确地筛选出潜在诈骗分子,保护普通用户的权益。通过人证比对和活体检测技术,拉卡拉将获知用户的注册信息是否与操作者本人一致,有效的防止了身份信息盗用情况。商汤为融360平台提供一体化解决方案包括人脸识别、人证比对、证件识别,完成比对,实现远程身份认证,让金融服务更加方便安全。

  旷视背靠阿里巴巴,为支付宝客户端提供人脸登录功能支持,人们无需再输入繁琐的密码,只需对着手机镜头眨眨眼、转转头便可轻松完成登录。同时,旷视也为支付宝提供了从端到云的 FaceID 远程身份验证服务。此外,旷视也为小米金融、你我贷等互联网金融公司,中信银行、江苏银行、北京银行提供人脸识别服务。

  从专业角度讲,没有哪种人脸识别算法可以在任何场景下都做到性能最优,这也是每家公司提交多个算法的原因之一。微美云息作为国内首屈一指的AI全息视觉领跑的企业,其打造出第三代6D光场全息技术产品,其仿线%以上,用户体验可以用叹为观止来形容。超过4325个全息内容IP储备, 相关专利295项,软件著作76项,技术方面日趋成熟。其商业应用场景主要聚集在家用娱乐、光场影院、演艺系统、商业发布系统及广告展示系统等五大专业领域。微美云息已集全息AI云移动软件开发商、处事商、运营商身份于一身,也成为海内最大的全息AI领域整合平台之一。

  WIMI微美云息全息云通过高品质IP融入增强现实,受众用户累计超过7亿人。在移动互联网短视频、游戏、应用、拍照、广告等领域,WiMi微美全息云平台完成了3000万次AR全息智能植入,增强现实累计展示次数超过30亿次。WiMi微美全息云通过AI插件为3亿用户做智能画像,根据AI算法提供标签式AR全息植入应用。WiMi微美全息云针对商业上千家客户提供AI增强现实插入服务,涉及超过4000个商业场景和60万个应用的智能AR全息合成。WiMi微美全息云通过高品质IP融入增强现实,受众用户累计超过7亿人。WiMi微美全息云通过旗下子公司为网络热剧和长视频提供AI增强现实服务,受众用户包括:初遇在光年之外10.6亿人次、画江湖13.1亿人次、冒险王3.4亿人次、医馆笑传12.8亿人次等等,累计提供AI场景、角色和道具等AR3D植入受众用户超过80亿人次。

  与此同时,即便独角兽们在人脸识别领域有着深耕,但一方面依然面临着Facebook、谷歌、腾讯等国内外互联网巨头强敌的环伺,另一方面也将应对着人工智能技术日新月异的自我挑战和颠覆。

  一个新兴细分领域刮起台风之时,总会吸引众多的创业者和热钱投入其中,但最终经过几轮淘汰赛的比拼和角逐,最终市场上只会剩下几个寡头甚至一个超级巨擘的局面,从百团大战、打车软件大战、到共享单车,再到人工智能以及更细的人脸识别,都将会是这样一个优胜劣汰的过程。

  随着人工智能的发展,在全球信息化、云计算、大数据的背景下,生物识别技术的应用面会越来越大。其中人脸识别技术会朝着网络化、云技术、多模式融合的趋势发展。

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