電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道(文/李寧遠(yuǎn))“刷臉”已經(jīng)在我們?nèi)粘I钪姓紦?jù)了重要的地位,刷臉支付、刷臉門(mén)禁、刷臉交通、刷臉醫(yī)療、刷臉快遞等等刷臉功能讓我們的日常生活更加便捷更加安全。
在當(dāng)今的AI領(lǐng)域,人臉識(shí)別應(yīng)用無(wú)疑是商業(yè)變現(xiàn)最成功的案例之一,其產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度之快讓人瞠目結(jié)舌。現(xiàn)在人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)相對(duì)發(fā)展的很成熟,該技術(shù)越來(lái)越多地被推廣到更多應(yīng)用領(lǐng)域。
成熟的人臉識(shí)別技術(shù)
人臉識(shí)別是一種生物識(shí)別技術(shù),以人的面部外觀特征為分析目標(biāo),分析目標(biāo)包括但不限于眼、眉毛、鼻、耳廓、嘴唇、下巴等面部器官的外狀、大小、位置,還會(huì)涉及它們相互對(duì)應(yīng)的平面或立體空間關(guān)系等等。人臉作為身份識(shí)別特征的優(yōu)勢(shì)在于其直觀性較好,具有較高的唯一性。
國(guó)內(nèi)人臉識(shí)別的發(fā)展起步于上個(gè)世紀(jì)九十年代末,隨著技術(shù)的不斷引進(jìn)以及專業(yè)市場(chǎng)的導(dǎo)入,2014年人臉識(shí)別行業(yè)迎來(lái)行業(yè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)。深度學(xué)習(xí)技術(shù)讓人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率大幅提升,限制其推廣應(yīng)用的可靠性問(wèn)題得以解決,從此人臉識(shí)別進(jìn)入高速發(fā)展階段。
根據(jù)頂象發(fā)布的《人臉識(shí)別安全白皮書(shū)》數(shù)據(jù)顯示,2021年國(guó)內(nèi)人臉識(shí)別市場(chǎng)規(guī)模為56億元,2022年國(guó)內(nèi)人臉識(shí)別市場(chǎng)規(guī)模為68億元,2016年到2022年期間,人臉識(shí)別市場(chǎng)每年的同比增長(zhǎng)均在20%以上。
軟硬件并重的人臉識(shí)別
從技術(shù)路線來(lái)說(shuō),3D結(jié)構(gòu)光、TOF和雙目立體視覺(jué)目前都有不少應(yīng)用。3D結(jié)構(gòu)光的成本最高,但缺點(diǎn)是容易受到光照影響,響應(yīng)時(shí)間稍慢。TOF成本居中,影響時(shí)間是最快的但精度和分辨率稍弱。
另外從產(chǎn)業(yè)鏈來(lái)看,人臉識(shí)別是一個(gè)軟硬件并重的技術(shù),從中游廠商提供的算法分類來(lái)看,目前有基于人臉特征點(diǎn)的識(shí)別算法、基于整幅人臉圖像的識(shí)別算法、基于模板的識(shí)別算法、利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別的算法以及基于光照估計(jì)模型理論的算法。應(yīng)用最廣泛的是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別的算法。
上游硬件基礎(chǔ)是人臉識(shí)別的根基,這些硬件包括傳感器芯片、處理芯片。從處理芯片來(lái)說(shuō),計(jì)算能力的提升讓人臉識(shí)別實(shí)現(xiàn)了從云到端的改變。此前的數(shù)據(jù)在CPU上進(jìn)行處理,由于CPU負(fù)責(zé)邏輯算數(shù)的部分并不多,在多任務(wù)處理時(shí)效率低下。CPU在圖像處理方面的是劣勢(shì),所以需要將圖像處理的工作交給更合適的專門(mén)處理芯片。
整體而言,GPU高速并行運(yùn)算的優(yōu)勢(shì)明顯但是較為昂貴,中小型項(xiàng)目支撐不起這樣的成本;FPGA峰值性能稍弱功耗較高但可編程性強(qiáng)能夠適應(yīng)很多人臉識(shí)別應(yīng)用;ASIC、DSP、MPU對(duì)要求不是嚴(yán)苛的應(yīng)用性價(jià)比很高。
人臉識(shí)別芯片發(fā)展到現(xiàn)在,已經(jīng)較為成熟,不少?gòu)S商都能提供相應(yīng)的處理芯片或者人臉識(shí)別模組,如Intel的人臉識(shí)別模塊、Xilinx的FPGA、NXP的人臉識(shí)別處理器、TI的多核處理器、君正的MPU、地平線的BPU以及瑞芯微、全志、海思等等,選擇已經(jīng)很多樣。
現(xiàn)階段的前端處理芯片普遍都關(guān)注到了圖像的前處理,基本都有硬件resize模塊,未來(lái)這些用于人臉識(shí)別的處理芯片還會(huì)在小巧高效的浮點(diǎn)運(yùn)算單元上做加強(qiáng),用于提升卷積之外的算法運(yùn)算。
而且現(xiàn)在的人臉識(shí)別應(yīng)用場(chǎng)景五花八門(mén),有的應(yīng)用需要人臉識(shí)別選擇的SoC芯片兼顧視頻解碼功能,有的應(yīng)用為了更強(qiáng)的動(dòng)畫(huà)表現(xiàn)力需要GPU。針對(duì)不同的技術(shù)需求,這些人臉識(shí)別芯片的配置和選擇多種多樣。
小結(jié)
現(xiàn)如今,前端處理芯片計(jì)算能力處于飛躍式發(fā)展階段,擁有TOPS級(jí)別算力的前端SoC已經(jīng)比比皆是,算力已經(jīng)不再是人臉識(shí)別處理芯片選擇時(shí)的門(mén)檻。市場(chǎng)對(duì)于一款適合人臉識(shí)別芯片的篩選已經(jīng)從看速度看準(zhǔn)確率向追求更高的系統(tǒng)穩(wěn)定以及更靈活的二次開(kāi)發(fā)靠攏。
在當(dāng)今的AI領(lǐng)域,人臉識(shí)別應(yīng)用無(wú)疑是商業(yè)變現(xiàn)最成功的案例之一,其產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度之快讓人瞠目結(jié)舌。現(xiàn)在人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)相對(duì)發(fā)展的很成熟,該技術(shù)越來(lái)越多地被推廣到更多應(yīng)用領(lǐng)域。
成熟的人臉識(shí)別技術(shù)
人臉識(shí)別是一種生物識(shí)別技術(shù),以人的面部外觀特征為分析目標(biāo),分析目標(biāo)包括但不限于眼、眉毛、鼻、耳廓、嘴唇、下巴等面部器官的外狀、大小、位置,還會(huì)涉及它們相互對(duì)應(yīng)的平面或立體空間關(guān)系等等。人臉作為身份識(shí)別特征的優(yōu)勢(shì)在于其直觀性較好,具有較高的唯一性。
國(guó)內(nèi)人臉識(shí)別的發(fā)展起步于上個(gè)世紀(jì)九十年代末,隨著技術(shù)的不斷引進(jìn)以及專業(yè)市場(chǎng)的導(dǎo)入,2014年人臉識(shí)別行業(yè)迎來(lái)行業(yè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)。深度學(xué)習(xí)技術(shù)讓人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率大幅提升,限制其推廣應(yīng)用的可靠性問(wèn)題得以解決,從此人臉識(shí)別進(jìn)入高速發(fā)展階段。
根據(jù)頂象發(fā)布的《人臉識(shí)別安全白皮書(shū)》數(shù)據(jù)顯示,2021年國(guó)內(nèi)人臉識(shí)別市場(chǎng)規(guī)模為56億元,2022年國(guó)內(nèi)人臉識(shí)別市場(chǎng)規(guī)模為68億元,2016年到2022年期間,人臉識(shí)別市場(chǎng)每年的同比增長(zhǎng)均在20%以上。
軟硬件并重的人臉識(shí)別
從技術(shù)路線來(lái)說(shuō),3D結(jié)構(gòu)光、TOF和雙目立體視覺(jué)目前都有不少應(yīng)用。3D結(jié)構(gòu)光的成本最高,但缺點(diǎn)是容易受到光照影響,響應(yīng)時(shí)間稍慢。TOF成本居中,影響時(shí)間是最快的但精度和分辨率稍弱。
另外從產(chǎn)業(yè)鏈來(lái)看,人臉識(shí)別是一個(gè)軟硬件并重的技術(shù),從中游廠商提供的算法分類來(lái)看,目前有基于人臉特征點(diǎn)的識(shí)別算法、基于整幅人臉圖像的識(shí)別算法、基于模板的識(shí)別算法、利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別的算法以及基于光照估計(jì)模型理論的算法。應(yīng)用最廣泛的是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別的算法。
上游硬件基礎(chǔ)是人臉識(shí)別的根基,這些硬件包括傳感器芯片、處理芯片。從處理芯片來(lái)說(shuō),計(jì)算能力的提升讓人臉識(shí)別實(shí)現(xiàn)了從云到端的改變。此前的數(shù)據(jù)在CPU上進(jìn)行處理,由于CPU負(fù)責(zé)邏輯算數(shù)的部分并不多,在多任務(wù)處理時(shí)效率低下。CPU在圖像處理方面的是劣勢(shì),所以需要將圖像處理的工作交給更合適的專門(mén)處理芯片。
整體而言,GPU高速并行運(yùn)算的優(yōu)勢(shì)明顯但是較為昂貴,中小型項(xiàng)目支撐不起這樣的成本;FPGA峰值性能稍弱功耗較高但可編程性強(qiáng)能夠適應(yīng)很多人臉識(shí)別應(yīng)用;ASIC、DSP、MPU對(duì)要求不是嚴(yán)苛的應(yīng)用性價(jià)比很高。
人臉識(shí)別芯片發(fā)展到現(xiàn)在,已經(jīng)較為成熟,不少?gòu)S商都能提供相應(yīng)的處理芯片或者人臉識(shí)別模組,如Intel的人臉識(shí)別模塊、Xilinx的FPGA、NXP的人臉識(shí)別處理器、TI的多核處理器、君正的MPU、地平線的BPU以及瑞芯微、全志、海思等等,選擇已經(jīng)很多樣。
現(xiàn)階段的前端處理芯片普遍都關(guān)注到了圖像的前處理,基本都有硬件resize模塊,未來(lái)這些用于人臉識(shí)別的處理芯片還會(huì)在小巧高效的浮點(diǎn)運(yùn)算單元上做加強(qiáng),用于提升卷積之外的算法運(yùn)算。
而且現(xiàn)在的人臉識(shí)別應(yīng)用場(chǎng)景五花八門(mén),有的應(yīng)用需要人臉識(shí)別選擇的SoC芯片兼顧視頻解碼功能,有的應(yīng)用為了更強(qiáng)的動(dòng)畫(huà)表現(xiàn)力需要GPU。針對(duì)不同的技術(shù)需求,這些人臉識(shí)別芯片的配置和選擇多種多樣。
小結(jié)
現(xiàn)如今,前端處理芯片計(jì)算能力處于飛躍式發(fā)展階段,擁有TOPS級(jí)別算力的前端SoC已經(jīng)比比皆是,算力已經(jīng)不再是人臉識(shí)別處理芯片選擇時(shí)的門(mén)檻。市場(chǎng)對(duì)于一款適合人臉識(shí)別芯片的篩選已經(jīng)從看速度看準(zhǔn)確率向追求更高的系統(tǒng)穩(wěn)定以及更靈活的二次開(kāi)發(fā)靠攏。
聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫(xiě)或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。
舉報(bào)投訴
-
人臉識(shí)別
+關(guān)注
關(guān)注
77文章
4089瀏覽量
84311
發(fā)布評(píng)論請(qǐng)先 登錄
相關(guān)推薦
熱點(diǎn)推薦
基于LockAI視覺(jué)識(shí)別模塊:C++人臉識(shí)別
本文基于RV1106做成的LockAI視覺(jué)識(shí)別模塊,采用 LZ-Picodet 模型訓(xùn)練的人臉檢測(cè)模型 LZ-Face,以及ArcFace人臉識(shí)別模型,實(shí)現(xiàn)
發(fā)表于 07-01 12:01

WIFI免布線人臉識(shí)別門(mén)禁攝像頭,刷臉開(kāi)門(mén)人到門(mén)開(kāi),支持語(yǔ)音播報(bào),陌生人預(yù)警功能!#四維慧眼#人臉識(shí)別門(mén)禁
人臉識(shí)別
jf_07511428
發(fā)布于 :2025年06月24日 16:40:01
選擇戶外場(chǎng)景的人臉識(shí)別門(mén)禁一體機(jī),需要具備哪些條件?
我們常用于企業(yè)打卡或單位校園門(mén)禁的人臉識(shí)別身份核驗(yàn)終端、刷臉核驗(yàn)一體機(jī)、人臉識(shí)別門(mén)禁考勤機(jī)或

高考考場(chǎng)引入身份證人臉識(shí)別終端考務(wù)通的必要性
高考作為我國(guó)教育體系中最為重要的一環(huán),其公平性和公正性一直備受社會(huì)關(guān)注。為了確保考試的公正性,防止替考、作弊等不正當(dāng)行為的發(fā)生,高考考場(chǎng)逐漸引入了身份證人臉識(shí)別身份核驗(yàn)終端、刷臉核驗(yàn)一

酒店景區(qū)要取消刷臉?人臉識(shí)別終端有什么必要性
最近,中國(guó)旅游研究院院長(zhǎng)戴斌就提出了一份議案:建議取消旅游場(chǎng)景中過(guò)度的人臉識(shí)別。要知道,現(xiàn)在我們?cè)谵k理酒店入住、景區(qū)出入等旅游場(chǎng)景都需要人臉識(shí)別刷

有些人臉識(shí)別身份核驗(yàn)終端為什么晚上用不了?
無(wú)論是身份證人臉識(shí)別身份核驗(yàn)終端、刷臉核驗(yàn)一體機(jī)還是人臉識(shí)別門(mén)禁考勤一體機(jī),它都涉及到

搭乘交通工具使用刷臉核驗(yàn)一體機(jī)有必要嗎?
現(xiàn)在我們乘坐飛機(jī)或火車,身份核驗(yàn)的其中一個(gè)環(huán)節(jié)是通過(guò)身份證人臉識(shí)別身份核驗(yàn)終端或刷臉核驗(yàn)一體機(jī)。搭乘公共交通工具時(shí)使用人臉

人臉識(shí)別門(mén)禁終端的一般故障排查方法
天波作為資深的智能硬件廠商,每年出廠落地應(yīng)用的產(chǎn)品數(shù)以萬(wàn)計(jì)。其中,各種人臉識(shí)別門(mén)禁考勤一體機(jī)、刷臉核驗(yàn)一體機(jī)、人臉

戶外人臉識(shí)別終端有哪些使用場(chǎng)景和注意事項(xiàng)?
現(xiàn)在不少刷臉核驗(yàn)一體機(jī)和人臉識(shí)別身份核驗(yàn)終端都是用于室內(nèi)場(chǎng)景,例如作為人臉識(shí)別門(mén)禁考勤一體機(jī)、

人臉識(shí)別終端應(yīng)用在不同領(lǐng)域,有什么優(yōu)勢(shì)和注意事項(xiàng)?
帶個(gè)手機(jī)掃碼支付,現(xiàn)在刷臉支付收銀機(jī),什么都不用帶就能出門(mén)。便利店應(yīng)用的天波刷臉支付收銀機(jī)例如交通出行,以前要帶身份證要打印車票,現(xiàn)在在人臉

辦公園區(qū)使用人臉識(shí)別門(mén)禁終端,除了用來(lái)打卡還有什么功能?
為了守護(hù)園區(qū)安全,人臉識(shí)別門(mén)禁終端和刷臉門(mén)禁考勤一體機(jī)已被廣泛作為園區(qū)“智能守護(hù)神”安裝在各大園區(qū)的出入口,實(shí)現(xiàn)智能安防。比起一般的打卡考勤門(mén)禁閘機(jī)或指紋考勤終端,

【幸狐Omni3576邊緣計(jì)算套件試用體驗(yàn)】人臉識(shí)別
取得了令人滿意的效果。
此外,圖片中人臉的角度對(duì)識(shí)別結(jié)果也有影響,臉部?jī)A斜或側(cè)臉會(huì)削弱識(shí)別率。
因此若要提高識(shí)別率,可以增加
發(fā)表于 04-01 21:46
廣東口岸試點(diǎn)刷臉通行,人臉識(shí)別終端實(shí)現(xiàn)無(wú)感通關(guān)
身份核驗(yàn)終端使用人臉識(shí)別、指紋識(shí)別等方式進(jìn)行通關(guān)通行。#1這種便利的刷臉通行方式,可以簡(jiǎn)化旅客通關(guān)查驗(yàn)的環(huán)節(jié),讓港澳與內(nèi)地通行更順暢,進(jìn)一步

人臉識(shí)別技術(shù)的算法原理解析
在數(shù)字化時(shí)代,人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為身份驗(yàn)證和安全監(jiān)控的重要手段。這項(xiàng)技術(shù)的核心在于算法,它們能夠從圖像中提取關(guān)鍵信息,并與數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息進(jìn)行匹配,以識(shí)別個(gè)體。 1.
人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景
在數(shù)字化時(shí)代,安全和便捷性成為了人們?nèi)找骊P(guān)注的話題。人臉識(shí)別技術(shù)以其獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),即無(wú)需物理接觸、快速識(shí)別和高準(zhǔn)確率,成為了解決這些問(wèn)題的關(guān)鍵技術(shù)之一。 1. 安全監(jiān)控 1.1 公共安全
評(píng)論