Yüz tanıma teknolojisinin 2018'deki gelişme durumu ve 2019'daki gelişme trendi Patent sayısı artmaya devam ediyor.Çin algoritmaları dünyaya öncülük ediyor
Son yıllarda yapay zekanın gelişmesi ve ulusal ekonomik kalkınma ile güvenlik ve savunmanın ihtiyaçlarıyla birlikte Çin'in yüz tanıma pazarı genişlemeye devam etti ve yüz tanıma teknolojisinin desteği bundan ayrılamaz. İlgili veriler, Çin'deki yüz tanıma endüstrisi ile ilgili patent başvuruları ve yayınların sayısının arttığını ve ilgili algoritma testlerinde Çinli şirketlerin küresel lider konumda olduğunu göstermektedir. Çin'deki akıllı şehirlerin gelişmesi ve akıllı evlerin gelişmesiyle birlikte, yüz tanıma geliştirme için daha geniş bir alana sahip olacak.Bulut bilgi işlem ve yüz görüntüsü yeniden yapılandırma teknolojileri, yüz tanıma endüstrisinin gelişimine yardımcı olacaktır.
Yüz tanımanın gelişimi hızlanıyor ve patent sayısı artmaya devam ediyor
Çin'de yüz tanıma teknolojisinin gelişimi 1990'ların sonlarında başladı ve beş aşama yaşadı: teknolojiye giriş-profesyonel pazara giriş-teknoloji geliştirme-teknoloji uygulama-kullanımı ve çeşitli endüstrilerde promosyon. Bunların arasında 2014, derin öğrenmenin yüz tanımaya uygulanması için kritik bir yıldı ve o yıl FaceBook, "Derin Yüz Sistemi: İnsan Gözü Seviyesine Ulaşan Yüz Tanıma Sistemi" başlıklı bir makale yayınladı ve ardından Face ++ (Megvii Teknolojisi) kuruldu. Hem Ren Yinqi ekibi hem de Hong Kong Çin Üniversitesi'nden Tang Xiaoou ekibi, yüz tanıma ile birlikte derin öğrenme alanında mükemmel sonuçlar elde etti. 2015'ten bu yana Çin, Çin'de bilgi teknolojisi ve yapay zekanın gelişimini teşvik etmek için Made in China, Broadband China ve Intelligentization gibi bir dizi geliştirme planı ve politikası önerdi.Yüz tanıma teknolojisi hızlı bir gelişim dönemini başlattı.
Yüz tanımanın hızlandırılmış gelişimi, bir yandan Çin'in akıllı toplum inşasının geliştirme ihtiyaçlarından, diğer yandan yüz tanıma teknolojisinin hızlı gelişiminden kaynaklanıyor. Özellikle son yıllarda yapay zeka dalgası altında yüz tanıma sektörünün sermaye tarafından tercih edilmesi yüz tanıma teknolojisinin gelişmesi için büyük bir fırsat sunuyor. SooPat verilerine göre, Çin'deki yüz tanıma endüstrisi ile ilgili patent başvurularının sayısı son yıllarda artıyor. 2018'de, Çin'in yüz tanıma endüstrisindeki patent başvurularının sayısı 2017'ye göre hafif bir artışla 3487 oldu. Açıklanan patent sayısı, yıllık% 93 artışla 5.200 oldu. Ocak-Şubat 2019 arasında, Çin'in yüz tanıma patent açıklamaları 1.174'e ulaşarak 2014 yılının tamamının seviyesini aştı.
Çin algoritması dünya lideri, Yitu Teknoloji birinci sırada
Yüz tanıma teknolojisinin özü, algoritmadır. Algoritma, son sınıflandırmayı tamamlamak için yüz özelliklerinin çıkarılmasından ve envanterdeki bilinen yüzlerle karşılaştırılmasından sorumludur. Bu, tüm yüz tanıma işleminin en önemli sürecidir. Şu anda, Çinli şirketler algoritma üzerinde çalışıyor. Alan, dünyada lider bir konuma geldi. Çinli işletmelerin LFW'deki tanınma oranına göre yayınlanan yüz tanıma veritabanı LFW (Labeled Faces in the Wild) test sonuçları, Ping An Group'un bir yan kuruluşu olan Ping An Technology'nin yüz tanıma teknolojisinin% 99,84 ve en düşük tanınma doğruluğuna sahip olduğunu göstermektedir. Volatilite aralığı, yurtiçi ve yurtdışında tanınmış şirketleri yönlendirerek dünyada ilk sırada yer alırken, Tencent Youtu% 99,80'lik bir tanınma oranıyla ikinci, Dahua (002236) ise% 99,78'lik bir tanınma oranı ile üçüncü sırada yer aldı.
Not: Tanıma oranı, LFW sınırlandırılmamış, açıklamalı dış mekan fotoğraf koleksiyonundaki fotoğrafların yüz tanıma oranının sonucudur.
Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü'nün (NIST) 2018 Küresel Yüz Tanıma Algoritma Testi'nin (FRVT) son sonuçlarına göre, 2018 yılında bu yarışmaya dünyanın dört bir yanından toplam 39 şirket ve kurum katıldı. En son sıralamada, ilk beş algoritma Çinli şirketler tarafından devralınarak Çinli şirketlerin güçlü rekabet gücünü ortaya koyuyor. Bunların arasında Yitu Technology'nin algoritması ilk ikiyi, SenseTime üçüncü ve dördüncü, Çin Bilimler Akademisi Shenzhen İleri Teknoloji Enstitüsü beşinci ve Questyle Technology sekizinci sırada yer aldı.
Not: Tanıma hata oranı FMR'dedir
Gelecekte, pan-istihbarat çağının ortaya çıkmasıyla, yüz tanıma teknolojisi, Çin'deki akıllı şehirlerin gelişiminde ve Nesnelerin İnternetinin geliştirilmesinde daha büyük bir uygulama alanına sahip olacak.Yüz tanıma algoritmaları alanında Çinli şirketler için bu çok olası. İleride kalın.
Büyük veri, bulut bilişim ve görüntü yeniden yapılandırma ile geliştirmeye yardımcı olur
Yüz tanıma teknolojisi pratik uygulamalarda olgunlaşmaya devam ediyor, pazar talebi artmaya devam ediyor ve yüz tanımanın uygulama senaryoları sürekli araştırılıyor. Mevcut yüz tanıma sistemi temel olarak dört bileşen içerir: yüz görüntüsü alma ve algılama, yüz görüntüsü ön işleme, yüz görüntüsü özelliği çıkarma ve eşleştirme ve tanıma. Gelecekteki verilerin büyümesiyle, yüz veri eşleştirme daha büyük zorluklarla karşılaşacaktır.
Büyük verinin hızlı gelişimi bağlamında, yüz tanıma teknolojisi yenilikçi olmalıdır. Şu anda, kamu güvenliği için büyük veriler için bulut bilişim yüz tanıma teknolojisi ortaya çıkmıştır.Yüz özelliklerini hesaplama için birden çok bilgisayara dağıtarak daha güçlü bilgi işlem gücü elde edebilir.Aynı zamanda, iyileştirmek için hibrit çoklu algoritmalar uygulamak için bulut mimarisi tasarımına dayanmaktadır. Büyük veritabanı kapasitesi altında yüz görüntüsü tanıma ve karşılaştırma özellikleri. Aynı zamanda cihaz ile hedef arasındaki mesafenin uzun olmasından dolayı elde edilen yüz görüntüsünün kalitesi düşüktür.Bu durumda yüz tanımanın doğruluğu önemli ölçüde etkilenecektir.İyileştirmeye yardımcı olmak için yüksek kaliteli bir görüntü oluşturmak için yüz görüntüsü rekonstrüksiyon teknolojisinin kullanılması gerekmektedir. Yüz tanımanın doğruluğu olan bulut bilişim ayrıca yüz görüntüsünün yeniden yapılandırılması için daha uygun bir iletişim platformu oluşturur.
Yukarıdaki veriler ve analizler, Qianzhan Industry Research Institute tarafından hazırlanan "Çin'in Yüz Tanıma Endüstrisinin Pazar Görünümü ve Yatırım Stratejik Planlaması Analiz Raporu" ndan alınmıştır.
