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    科技熱詞

    2017-09-29 14:09:15
    科學(xué)家 2016年13期
    關(guān)鍵詞:人臉識(shí)別人臉虛擬現(xiàn)實(shí)

    【人臉識(shí)別】

    人臉識(shí)別是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流,并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉,進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部的一系列相關(guān)技術(shù),通常也叫做人像識(shí)別、面部識(shí)別。

    人臉識(shí)別系統(tǒng)的研究始于20世紀(jì)60年代,80年代后隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展得到提高,而真正進(jìn)入初級(jí)的應(yīng)用階段則在90年代后期,并且以美國(guó)、德國(guó)和日本的技術(shù)實(shí)現(xiàn)為主;人臉識(shí)別系統(tǒng)成功的關(guān)鍵在于是否擁有尖端的核心算法,并使識(shí)別結(jié)果具有實(shí)用化的識(shí)別率和識(shí)別速度;“人臉識(shí)別系統(tǒng)”集成了人工智能、機(jī)器識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、模型理論、專(zhuān)家系統(tǒng)、視頻圖像處理等多種專(zhuān)業(yè)技術(shù),同時(shí)需結(jié)合中間值處理的理論與實(shí)現(xiàn),是生物特征識(shí)別的最新應(yīng)用,其核心技術(shù)的實(shí)現(xiàn),展現(xiàn)了弱人工智能向強(qiáng)人工智能的轉(zhuǎn)化。

    傳統(tǒng)的人臉識(shí)別技術(shù)主要是基于可見(jiàn)光圖像的人臉識(shí)別,這也是人們熟悉的識(shí)別方式,已有30多年的研發(fā)歷史。但這種方式有著難以克服的缺陷,尤其在環(huán)境光照發(fā)生變化時(shí),識(shí)別效果會(huì)急劇下降,無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)際系統(tǒng)的需要。解決光照問(wèn)題的方案有三維圖像人臉識(shí)別,和熱成像人臉識(shí)別。但這兩種技術(shù)還遠(yuǎn)不成熟,識(shí)別效果不盡如人意。

    人臉與人體的其他生物特征(指紋、虹膜等)一樣與生俱來(lái),它的唯一性和不易被復(fù)制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提,與其他類(lèi)型的生物識(shí)別比較人臉識(shí)別具有如下特點(diǎn):非強(qiáng)制性:用戶(hù)不需要專(zhuān)門(mén)配合人臉采集設(shè)備,幾乎可以在無(wú)意識(shí)的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像,這樣的取樣方式?jīng)]有“強(qiáng)制性”;非接觸性:用戶(hù)不需要和設(shè)備直接接觸就能獲取人臉圖像;并發(fā)性:在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景下可以進(jìn)行多個(gè)人臉的分揀、判斷及識(shí)別;除此之外,還符合視覺(jué)特性:“以貌識(shí)人”的特性,以及操作簡(jiǎn)單、結(jié)果直觀、隱蔽性好等特點(diǎn)。

    【虛擬現(xiàn)實(shí)】

    虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)是仿真技術(shù)的一個(gè)重要方向,是仿真技術(shù)與計(jì)算機(jī)圖形學(xué)人機(jī)接口技術(shù)、多媒體技術(shù)、傳感技術(shù)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等多種技術(shù)的集合,是一門(mén)富有挑戰(zhàn)性的交叉技術(shù)前沿學(xué)科和研究領(lǐng)域。虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)(VR)主要包括模擬環(huán)境、感知、自然技能和傳感設(shè)備等方面。模擬環(huán)境是由計(jì)算機(jī)生成的、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的三維立體逼真圖像。感知是指理想的VR應(yīng)該具有一切人所具有的感知。除計(jì)算機(jī)圖形技術(shù)所生成的視覺(jué)感知外,還有聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)、力覺(jué)、運(yùn)動(dòng)等感知,甚至還包括嗅覺(jué)和味覺(jué)等,也稱(chēng)為多感知。自然技能是指人的頭部轉(zhuǎn)動(dòng),眼睛、手勢(shì)或其他人體行為動(dòng)作,由計(jì)算機(jī)來(lái)處理與參與者的動(dòng)作相適應(yīng)的數(shù)據(jù),并對(duì)用戶(hù)的輸入作出實(shí)時(shí)響應(yīng),并分別反饋到用戶(hù)的五官。傳感設(shè)備是指三維交互設(shè)備。

    虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)演變發(fā)展史大體上可以分為4個(gè)階段:有聲形動(dòng)態(tài)的模擬是蘊(yùn)涵虛擬現(xiàn)實(shí)思想的第一階段(1963)年以前,虛擬現(xiàn)實(shí)萌芽為第二階段(1963—1972),虛擬現(xiàn)實(shí)概念的產(chǎn)生和理論初步形成為第三階段(1973—1989),虛擬現(xiàn)實(shí)理論進(jìn)一步地完善和應(yīng)用為第四階段(1990—2004)。

    【人工智能】

    人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫(xiě)為AI。它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,它企圖了解智能的實(shí)質(zhì),并生產(chǎn)出一種新的能以人類(lèi)智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器,該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專(zhuān)家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來(lái),理論和技術(shù)日益成熟,應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大,可以設(shè)想,未來(lái)人工智能帶來(lái)的科技產(chǎn)品,將會(huì)是人類(lèi)智慧的“容器”。

    人工智能是對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過(guò)程的模擬。人工智能不是人的智能,但能像人那樣思考,也可能超過(guò)人的智能。

    人工智能是一門(mén)極富挑戰(zhàn)性的科學(xué),從事這項(xiàng)工作的人必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí),心理學(xué)和哲學(xué)。人工智能是包括十分廣泛的科學(xué),它由不同的領(lǐng)域組成,如機(jī)器學(xué)習(xí),計(jì)算機(jī)視覺(jué)等等??偟恼f(shuō)來(lái),人工智能研究的一個(gè)主要目標(biāo)是使機(jī)器能夠勝任一些通常需要人類(lèi)智能才能完成的復(fù)雜工作。但不同的時(shí)代、不同的人對(duì)這種“復(fù)雜工作”的理解是不同的。

    【大數(shù)據(jù)】

    大數(shù)據(jù)的定義是,一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合,具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類(lèi)型和價(jià)值密度低四大特征。但大數(shù)據(jù)并不在“大”,而在于“有用”。價(jià)值含量、挖掘成本比數(shù)量更為重要。對(duì)于很多行業(yè)而言,如何利用這些大規(guī)模數(shù)據(jù)是成為贏得競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵。大數(shù)據(jù)的價(jià)值體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:

    1)對(duì)大量消費(fèi)者提供產(chǎn)品或服務(wù)的企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)。

    2)做小而美模式的中長(zhǎng)尾企業(yè)可以利用大數(shù)據(jù)做服務(wù)轉(zhuǎn)型。

    3)面臨互聯(lián)網(wǎng)壓力之下必須轉(zhuǎn)型的傳統(tǒng)企業(yè)需要與時(shí)俱進(jìn)充分利用大數(shù)據(jù)的價(jià)值。

    “大數(shù)據(jù)”在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的巨大意義并不代表其能取代一切對(duì)于社會(huì)問(wèn)題的理性思考,但企業(yè)組織利用相關(guān)數(shù)據(jù)和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品、做出更明智的業(yè)務(wù)決策等等。例如,通過(guò)結(jié)合大數(shù)據(jù)和高性能的分析,及時(shí)解析故障、問(wèn)題和缺陷的根源,每年可能為企業(yè)節(jié)省數(shù)十億美元;為成千上萬(wàn)的快遞車(chē)輛規(guī)劃實(shí)時(shí)交通路線(xiàn),躲避擁堵;分析所有SKU,以利潤(rùn)最大化為目標(biāo)來(lái)定價(jià)和清理庫(kù)存;根據(jù)客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣,為其推送他可能感興趣的優(yōu)惠信息;從大量客戶(hù)中快速識(shí)別出金牌客戶(hù)等等。endprint

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