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基于深度學習的人臉識別技術發展趨勢與問題
2017年10月11日 10:52:37來源:中國安全防范產品行業協會點擊量:39718
導讀放眼現在,深度學習人臉識別已經取得了階段性的成功;展望未來,技術與應用有廣闊的發展空間,同時也存在一些問題需要解決。
  【中國安防展覽網 企業關注】近日,市場研究&咨詢公司GrandViewResearch發布了一份深度學習市場分析報告。報告表明,2016年深度學習市場估值為2.72億美元,其在自動駕駛和醫療行業的應用越來越多,有望為行業增長做出突出貢獻。這項技術的崛起得益于數據驅動的復雜應用,包括語音和圖像識別,它可以和其他技術一起克服大數據量和高計算能力的挑戰以及改進數據存儲。
 
  放眼現在,深度學習人臉識別已經取得了階段性的成功;展望未來,技術與應用有廣闊的發展空間,同時也存在一些問題需要解決。
 
  1.數據為王
 
  深度學習三要素——算法、硬件、數據中,前兩者的壁壘在逐漸降低,而數據的差異顯得愈來愈突出。對人臉識別而言,掌握數據入口,形成算法--產品--數據--算法的閉環生態是未來致勝的關鍵。同時,海量數據的分析處理將會是一個重要的研究課題。
 
  2.前端智能化與云端智能化
 
  GPU及各種深度學習芯片的出現使得設備計算能力大幅增強,同時隨著手機、智能家居等設備的普及,越來越多的智能化會在前端與云端完成。如大華推出的深度學習人臉相機,支持人臉檢測、關鍵點定位、屬性分析等功能,結構化信息大大降低了海量數據的存儲與分析成本。大華的人臉識別云服務器采用新的GPU架構,可以達到傳統CPU服務器幾十倍的計算能力,以更低成本滿足更多地用戶需求。
 
  3.安全與隱私
 
  在數據呈指數級增長的今天,數據安全與隱私問題顯得格外重要。人臉識別系統將面對照片、視頻、面具等各種各樣的欺詐攻擊,人臉特征在傳輸、存儲過程中會受到黑客及其他不法分子的威脅,用戶在享受深度學習帶來的便利同時,也會非常關注自己的數據是否存在被盜用、傳播等風險。在數據安全與隱私方面,我們需要從活體檢測、數據加密等技術上加強研究與防范。
 
  4.標準化
 
  目前行業內廠商眾多,用戶往往需要根據自己的需求組建系統,從底層的芯片到上層的應用,都需要考慮標準化的問題來增加不同模塊間的兼容。
 
  原標題  基于深度學習的人臉識別技術發展趨勢與問題
關鍵詞 安防智能安防深度學習
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