作为新一轮科技革命和产业变革的源动力，人工智能在重塑传统行业模式、未来的价值和为经济和社会活动做出了不容忽视的贡献。在技术、政策、商业的多维度刺激下，人工智能产业正在保持高速发展态势。

在人工智能技术体系中，生物识别是早进入落地应用的技术，而*行业则是应用生物识别技术早、*处于前沿的领域。2005年，眼神科技实现了*行业*识别总行级大规模应用；2014年，实现*行业人脸识别全行级应用；2017年，眼神科技虹膜识别应用于银行系统，多模态融合应用在银行上线。满足强安全、多场景、大数据库下的应用发展，通过多模态生物识别的统一融合，才有可能覆盖尽量多的应用场景和应用人群，在准确性、效率性、体验性等方面实现很大改善，满足超大底库下既安全又便捷友好的强身份认证需求。

人工智能作为新基建领域之一，展现出强大成长潜力，将成为产业优化的重要驱动。多模态融合将人脸、*、虹膜、指静脉等多种模态生物特征实现融合，同时满足识别安全性的高度、覆盖人群和场景的广度以及使用体验的优化度，人脸识别系统，或为人工智能深入拓展场景、实现万物互联提供不竭动力。

多模态融合，必然成为AI发展的未来趋势。尤其在“新基建”背景下，未来的市场驱动力也将横纵向延伸，更广泛、更安全、高辨识度、高客户体验成为未来人工智能发展的强需求。

眼神科技作为国内多模态生物识别领域的拓荒者，参与国家/行业79项标准的制定，是一家生物识别技术解决方案提供商，专注于人脸、虹膜、*、指静脉识别以及多模态生物识别融合技术的研发与应用。通过将大数据与生物识别技术结合，解决人工智能场景中的人机交互和强身份认证问题。眼神科技拥有人脸、*、虹膜、指静脉识别等多种自主知识产权算法及多模态融合算法，基于ABIS统-平台，实现超大数据底库下快速、无感知的身份认证，广泛应用于各类高安全、强隐私的身份认证场景。

一段通过AI技术把扮演的角色的脸替换成杨幂的视频在网络广传并引起热议。替换成了大MM的脸，在镜头里感觉是完全不一样的黄蓉，和饰演的黄蓉比各有各的风格。且不说网络就此事评论的是是非非，让小博不得不惊叹的是人工智能技术的飞速革新。科技的发展，社会的日益进步，人脸识别AI技术正广泛运用于各行各业。针对我们的上班族来说，上班考勤是公司人事部门每天都得关注的

事情吧，也是每个上班族每天件必须要做的事情。然而，每天都在做的事，究竟怎样做才能更好呢？你的公司还在使用*打卡机吗？得提醒 Boss们，是时候换换刷脸考勤设备啦！以前配备一台打卡机，员工上下班插纸板打卡就算考勤打卡；后来每个人脖子上挂一个IC卡用来验证身份和签到打卡；再后来*识别出现了，如今随着人脸识别技术的出现，我们方便到只需带“脸”就能打卡了。不少现代化企业、单位为了优化考勤管理，景区人脸识别系统，节省管理成本，特引入了博时特科技推出的人脸识别门禁考勤机。该人脸考勤系统以人脸识别门禁、考勤打卡为功能，安防人脸识别系统武汉选哪家，协同企业智能考勤及办公管理。亮点一、检测，识别博时特人脸识别门禁考勤机，采用红外人脸识别技术，可识别比对对象是否为活人，实现检测，假照片代为检测。该产品采用双摄像头模组，白天或晚上都可识别，并有补光策略，低照度下识别像也清晰可辨，确保识别数据的有效性。 生人脸识别门禁是在传统出入口控制

系统的基础上加入了人脸识别技术的门禁产品，识别速度1s内，准确率达到99.98%，在国内外处于水平。而且该产品在出入口关键位置采用人脸识别技术辨识出入人员身份，以确定是否放行。亮点二、耐寒耐热，稳定市面上的考勤机，普遍只能满足零度以上运行使用。博时特人脸识别门禁考勤机工作温度在-10℃到50℃之间，可满足中国大部分非严寒地区的正常使用。

今田立基表示：“这对于整个人脸识别产业来说都是一个重大的挑战.”另外，在监控系统中的目标图像往往还存在其他形式的问题：分辨率低、与原始图像的角度和光照条件存在差异，以及面部表情等.

这种人脸识别的数据建模介于2D和3D之间的2.5D.这样做的原因是，建模之后的数据量比较小，可以大大减轻CPU处理数据的压力.NeoFace系统利用大头照制作一个虚拟3D模型，借助不同的角度、光照等因素生成不同的图像.因此，这个方法在实现了*的同时兼顾各个角度和光照条件下的人脸特征.这些图像都被存储在数据库中，当目标图像出现在NeoFace系统中时，便要求数据库搜寻一个图像加以匹配.

另外一个问题是，15岁以后的人脸特征基本定型了，但是15岁以下的人脸可能会随着年龄的增长产生很大的变化.除了以上的方法，NEC在解决这个问题的时候，还通过2~3年就更新一次儿童照片的方法来辅助解决以上这个问题.

作为对NEC人脸识别解决方案的有效补充，NEC的超分辨率图像增强技术可以识别出低分辨率传感器到的模糊的面部图像.该系统能够使目标图像与退化的模板匹配，产生出容易被人识别的面部图像，甚至在双眼之间的图像分辨率低至24像素的情况下也可以实现.

实现秒级搜索

NeoFace系统能够在不到1/3秒的时间里，将图像与包含160万个对象的数据库进行匹配.今田立基指出：“NeoFace系统的度非常高——误拒绝率为0.3%，误接受率为0.1%，远远高于其他竞争对手，比成绩接近的竞争对手的速度要快出很多.”

那么，在海量人脸数据库中，如何进行大数据量的运算，宿舍人脸识别系统哪家代理在武汉，又如何能够做到秒级搜索呢?今田立基介绍说，NeoFace系统采用如下几种行之有效的方法，不仅保证人脸识别的响应速度，还提高了识别的度.

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