Son zamanlarda popüler olan 3D yüz tanıma, bilmek istediğiniz her şey burada
Yüz tanımanın tarihi
Yüz tanıma, kimlik doğrulama için yüz görsel özellik bilgilerinin analizini ve karşılaştırmasını kullanan bir bilgisayar teknolojisi anlamına gelir. Şu şekilde tanımlanabilir: Sorgu sahnesine sabit bir görüntü veya video girin ve sahnedeki bir veya daha fazla kişiyi tanımlamak veya doğrulamak için yüz veritabanını kullanın , Genellikle yüz tanıma ve portre tanıma olarak adlandırılır. Yüz tanıma teknolojisinin nispeten uzun bir geçmişi vardır Bu teknoloji üzerine yapılan araştırmalar, 19. yüzyılda Fransız Galton'un çalışmalarına kadar uzanabilir. Modern araştırma, 1960'ların sonlarında ve 1970'lerin başlarında başladı ve bilim ve teknoloji ile gelişti. 1990'lardan beri bir araştırma noktası olmuştur ve çeşitli algoritmalar birbiri ardına ortaya çıkmıştır.İlgili dergilerde yayınlanan binlerce ilgili makale bulunmaktadır.
Bu alandaki yurtiçi araştırma 1980'lerde başladı ve Ulusal 863 Programı tarafından güçlü bir şekilde desteklendi ve hızla gelişti. 2000 yılından bu yana, yıllık "Çin Biyometri Akademik Konferansı", yüz tanıma dahil olmak üzere biyometrik teknolojinin gelişimini büyük ölçüde desteklemektedir.
Teknik açıdan bakıldığında, yüz tanıma üç aşamadan geçti:
İlk aşamada (1950'ler-1980'ler), yüz tanıma genel bir örüntü tanıma problemi olarak kabul edilir ve ana akım teknoloji, yüzün geometrik yapısına dayanır.
İkinci aşamada (1990'lar), yüz tanıma hızla gelişti ve Eigen Face, Fisher Face ve elastik harita eşleştirme gibi birçok klasik yöntem ortaya çıktı.Bu sırada, ana teknik rota yüzün görünümünü modellemekti.
Üçüncü aşamada (1990'ların sonundan günümüze), yüz tanıma üzerine araştırmalar yoğunlaştırılmış ve araştırmacılar, gerçek koşullarla yüz yüze kalan yüz tanıma sorununa dikkat etmeye başlamıştır.
Temel olarak araştırmanın aşağıdaki dört yönünü içerir: 1) Doğrusal diskriminant analizi ile temsil edilen doğrusal modelleme yöntemleri, Kernel yöntemiyle temsil edilen doğrusal olmayan modelleme yöntemleri ve 3B bilgilere dayalı 3B insanlar dahil olmak üzere farklı yüz alanı modelleri önerin Yüz tanıma yöntemi. 2) Aydınlatmada değişmeyen yüz tanıma, duruşla değişmeyen yüz tanıma ve ifadeyle değişmeyen yüz tanıma dahil, yüz tanımayı etkileyen faktörler hakkında derinlemesine analiz ve araştırma. 3) Yerel tanımlayıcılar (Gabor Face, LBP Face, vb.) Ve derin öğrenme yöntemleri dahil olmak üzere yeni özellik temsillerini kullanın. 4) Video tabanlı yüz tanıma ve eskiz ve yakın kızılötesi görüntü tabanlı yüz tanıma gibi yeni veri kaynaklarını kullanın.
Yüz tanıma teknolojisinin zorlukları
Yüz tanıma teknolojisi uzun bir araştırma aşamasından geçmiş olsa da, biyometrik tanıma teknolojisindeki en zor araştırma konularından biri olarak kabul edilmektedir. Nedenler şunlardır:
1. Karmaşık ve çeşitli arka plan ortamı
Yüz tanımayı gerçekleştirmeden önce, yüzün gözetim sahnesinde yani yüz tanımada konumlandırılması gerekir. Yüz tanımanın doğruluğu, yüz tanımanın performansını doğrudan etkiler. Gözetleme sahnesinin arka planı daha karmaşık olduğunda, yüz algılama oranı da azalacaktır.Bu nedenle, karmaşık bir arka plan ortamına uyum sağlayabilen bir yüz algılama algoritması, yüz tanıma teknolojisinin zorluklarından biridir.
2. Karmaşık ve değişken aydınlatma koşulları
Akıllı video gözetim sisteminin gerçek uygulamasında, tespit edilen yüz görüntüsünde, Şekil 1'de gösterildiği gibi izleme ortamı ışığının değişmesi nedeniyle farklı gölge değişiklikleri olacaktır. FRVT2006 testi, farklı aydınlatma koşulları altında yüz tanıma performansının FRVT2002'den önemli ölçüde iyileştirilmesine rağmen, ışığın tanıma oranı üzerindeki etkisinin temelde üstesinden gelmediğini göstermektedir.
Şekil: Işık değişikliklerinin toplanan yüz üzerindeki etkisinin şematik diyagramı
3. Yüz ifadelerinin çeşitliliği
Gerçek uygulama sürecinde insan yüzünün yüz ifadeleri her an değişebilir. Aşağıdaki resim, yüz ifadelerinde değişiklik olan bazı yüz görüntülerini göstermektedir. Bir kişinin ifadesi değiştiğinde yüzün konturunda ve dokusunda değişikliklere neden olabileceği aşağıdaki şekilden görülebileceği gibi aynı zamanda yüz kaslarının çekişine bağlı olarak yüz özelliği noktalarının konumu da değişecektir. Farklı ifadeler, yüzde farklı değişikliklere neden olur.Ayrıca, farklı kişilerin aynı ifade üzerinde farklı etkileri vardır.Bu nedenle, çeşitli ifadelerin farklı insanlar üzerindeki etkisini doğru bir şekilde sınıflandırmak için birleşik bir standart kullanmak zordur.
Şekil: Yüz ifadesi değişikliklerinin çeşitliliğinin şematik diyagramı
4. Yüzleri toplama açılarının çeşitliliği
Yüzün açı çeşitliliği temelde, düzlem dönüşü ve derinlik dönüşü dahil olmak üzere farklı çekim açıları nedeniyle tespit edilen yüz görüntüsünün dönüşünü ifade eder. Şekil 3, farklı açılardan alınan bazı yüz görüntülerini listeler. Aşağıdaki şekilden de görülebileceği gibi, yüz ifadelerindeki değişikliklerin yüz görüntülerine etkisi gibi, çekim açılarındaki değişiklikler de yüz konturlarında değişikliklere yol açacaktır.Ayrıca, açı değişiklikleri nedeniyle yüzün bazı özellikleri kullanılamayabilir. Doğru bir şekilde çıkarılır, bu da insan yüzlerinin yanlış tanınmasına yol açar.
Şekil: Toplama yüzlerinin açılarının çeşitliliğinin şematik diyagramı
5. Tıkanma sorunu
İnsanlar tarafından kasıtlı olarak kapatılmasa bile gerçek uygulamalarda tespit edilen yüz görüntülerinde genellikle şapka ve gözlük gibi tıkanıklıklar vardır.Bunlara ek olarak sakal ve kaküllerde meydana gelen değişiklikler de yüzün özellik çıkarımını doğrudan etkiler. Bir yüz görüntüsü tıkandığında, yüzle ilgili birçok bilgi kaybolacak ve bu da yüz tanıma algoritmasında hatalara veya arızalara neden olacaktır.
Geleneksel yüz tanıma sisteminin adımları
Yüz tanıma sistemi temel olarak dört bileşen içerir: yüz görüntüsü algılama, yüz tanıma ön işleme, yüz özelliği çıkarma ve özellik eşleştirme ve tanıma.
1. Yüz görüntüsü algılama
Yüz görüntüsü algılama, yüz tanıma sürecindeki temel bağlantılardan biridir. Yüz algılama, herhangi bir görüntü için, bir yüz içerip içermediğini belirlemek için belirli bir stratejinin kullanılması anlamına gelir ve eğer öyleyse, algılanan yüz görüntüsünün konumu, boyutu ve duruşu döndürülür. Yüz algılama, yüz görüntülerinin histogram özelliklerini, renk özelliklerini, şablon özelliklerini, yapısal özelliklerini ve haar özelliklerini kullanır.
2. Yüz görüntüsü ön işleme
Ön işleme, yüz tanımadan önce tanıma oranını iyileştirmek için algılanan yüz görüntülerinin görüntü işleme teknolojisi aracılığıyla bir dizi görüntü kalitesi iyileştirmesi anlamına gelir. Bu işlemler temel olarak gri tonlama düzeltme, gürültü filtreleme, ışık telafisi, histogram eşitleme ve normalleştirmeyi içerir.
3. Yüz özelliği çıkarma
Yüz özelliği çıkarma, insan yüzlerini modelleme sürecidir.Açım çıkarma yöntemleri temel olarak iki kategoriye ayrılır: bilgi tabanlı temsil yöntemleri ve cebirsel özelliklere veya istatistiksel öğrenmeye dayalı temsil yöntemleri. Şu anda yüz tanıma teknolojisinde kullanılan yüz özellikleri temel olarak görsel özellikler, yüz görüntüsü dönüştürme katsayısı özellikleri ve yüz görüntüsü cebri özelliklerini içerir. Bunlar arasında, bilgiye dayalı temsil yöntemi esas olarak yüz özelliklerinin şekil açıklamasına ve yüz sınıflandırmasına yardımcı olan özellik verilerini elde etmek için aralarındaki mesafe özelliklerine dayanmaktadır.Özellik bileşenleri genellikle özellik noktaları arasındaki Öklid mesafesidir, Eğrilik veya açı vb. Geometrik özelliklere dayalı karakterizasyon yöntemi, yüz karakterizasyonu gerçekleştirmek için yüz özellikleri arasındaki yapısal ilişkinin geometrik tanımını kullanma yöntemini ifade eder.
4. Yüz eşleştirme ve tanıma Eşleştirme ve tanıma, numune kitaplığında depolanan özellik şablonlarını aramak ve bunlarla eşleştirmek için önceki adımda çıkarılan yüz özelliklerinin kullanılması anlamına gelir.Bu süreçte, önceden bir eşik değerinin tanımlanması gerekir. Benzerlik eşik değerini aştığında, eşleşen sonuç çıktı olur.
Cep telefonu yüz tanıma endüstrisi zinciri
Yüz tanıma yöntemleri kabaca iki kategoriye ayrılabilir: 2D yüz görüntülerine dayalı yüz tanıma ve 3D yüz görüntülerine dayalı yüz tanıma. Bunların arasında 2D yüz tanıma, 2D kamera düzlemi görüntülemeyi kullanır ve fiziksel dünyadaki üçüncü bilgileri (boyut ve mesafe gibi geometrik veriler) alamaz.Algoritma ve yazılım gelişmiş olsa bile, sınırlı bilgi alma durumunda güvenlik seviyesi eninde sonunda olacaktır. Yeterince yüksek değil, akıllı telefon güvenlik seviyelerinin ihtiyaçlarını karşılayamayan fotoğraflar / videolar / makyaj / insan cilt maskeleri vb. İle kolayca kırılabilir.
3B yüz tanıma, görüş alanındaki her noktanın üç boyutlu koordinat bilgilerini tanımlayabilen 3B kamera stereo görüntüleme yoluyla yapılır, böylece bilgisayar, alanın 3B verilerini elde edebilir ve üç boyutlu dünyanın tamamını geri yükleyebilir ve çeşitli akıllı üç boyutlu konumlandırmayı gerçekleştirebilir. . Basitçe söylemek gerekirse, makine daha fazla bilgi elde ediyor ve analiz ve kararın doğruluğu büyük ölçüde iyileştirildi Yüz tanıma işlevi, finansal alan ve akıllı telefonlar için uygun olan düz görüntüleri / videoları / makyajı / deri maskeleri / ikizleri vb. Yüksek güvenlik gereksinimleri olan uygulama senaryoları gibi.
1. Üç ana akım 3D görüntüleme teknolojisi
(1) Yapılandırılmış Işık: Yapılandırılmış ışık, nesnenin yüzeyine belirli ışık bilgilerini yansıttıktan sonra, kamera tarafından toplanır. Nesnenin neden olduğu ışık sinyalinin değişikliğine göre nesnenin konumu ve derinliği hesaplanır ve ardından üç boyutlu alanın tamamı geri yüklenir. Temsilci şirketler arasında Apple (en büyük yapılandırılmış ışık teknolojisi şirketi olan PrimeSense'i satın aldı), Microsoft Kinect-1, Intel RealSense, Google Project Tango, vb. Görülebilen hemen hemen tüm diğer girişimler bu teknoloji yolunu izliyor.
(2) TOF (Uçuş Süresi): Nesnenin mesafesini belirlemek için yakın kızılötesi ışığın yaymadan resepsiyona uçuş süresini yakalamak için özel bir sensör kullanın.
(3) Binoküler mesafe ölçümü (Stereo Sistem): Nesneleri çekmek için çift kamera kullanın ve ardından nesne mesafesini üçgen prensibine göre hesaplayın. LeapMotion şirketi adına. Microsoft Kinect-2 şirketini temsil eder.
Çin'de, monoküler yapılı ışık tedarikçileri arasında Aobi Zhongguang Technology ve Huajie Aimi Software, binoküler yapılı ışık çözümleri Tuyang Technology ve TOF çözümleri arasında Lexing Tianxia Technology yer alıyor. Buna ek olarak, borsaya kayıtlı iki şirket de dahili Ar-Ge projelerine başlamıştır.
Üç teknoloji arasından hangisi akıllı telefon uygulamaları için daha uygun?
Yukarıdaki şekilden de görülebileceği gibi, üç teknolojiden sadece dürbün görüşü loş ortamlarda kullanıma uygun değildir, bu da akıllı telefonlarımızın geceleri yüz tanıma ve kilit açmayı başaramadığı anlamına gelir ve ilk önce hariç tutulmuştur.
TOF teknolojisine ve yapılandırılmış ışık teknolojisine bir göz atalım.
TOF teknolojisi, daha hızlı yanıt süresi, kabul edilebilir anti-ışık performansı, yüksek derinlik bilgisi doğruluğu ve uzun tanıma mesafesi gibi avantajlara sahiptir, ancak aynı zamanda düşük çözünürlük, yüksek maliyet, yüksek güç tüketimi ve çok büyük modüllerin dezavantajlarına sahiptir.
Yapılandırılmış ışık teknolojisinin avantajları düşük ışıkta iyi performans, daha yüksek çözünürlük, makul maliyet ve güç tüketimidir ve ana dezavantajları güneş ışığına duyarlılık, kısa tanıma mesafesi ve nispeten yavaş yanıt süresidir.
Ancak yüz tanıma işlevi akıllı telefonlara uygulandığı sürece, yapılandırılmış ışık teknolojisi TOF teknolojisine göre daha avantajlı olmalıdır. Akıllı telefonun öne bakan 3D sistemi yüz tanıma için kullanıldığından, uygulama sahnesinin tanıma mesafesi çok kısadır, bu nedenle daha uzun bir tanıma mesafesini desteklemeye gerek kalmaz. Ayrıca TOF teknolojisine göre yapılandırılmış ışık kısa mesafelerde daha yüksek doğruluğa sahiptir ve cep telefonlarının ön kamerasında kullanım için daha uygundur. Dahası, çözünürlüğü ve karşılık gelen süresi, cep telefonundaki yüz tanıma ihtiyaçlarını karşılamak için yeterlidir (TOF teknolojisini kullanan Project Tango cep telefonu, arkaya monte edilmiş bir 3D sistemdir ve rolü esas olarak yüz tanıma için kullanılmamaktadır).
Buna ek olarak, iki teknolojinin ürettiği derinlik haritalarının perspektifinden bakıldığında, TOF derinlik haritalarında çoklu yansımalar tarafından üretilen gürültü, düşük kenar hassasiyeti ve gecikmeye yol açan zaman alanı filtreleme gibi sorunlar olacaktır. Bununla birlikte, yapılandırılmış ışığın derinlik haritası sadece sınır çizgisinin biraz daha düşük tanımlanması sorununa sahiptir. Son olarak akıllı telefonlar gibi tüketici mobil cihazlarında kullanıldığı için maliyet ve güç tüketimi de dikkate alınması gereken faktörlerdir.
Yani genel olarak, eğer bu bir cep telefonu önü 3D yüz tanıma sistemi ise, yapılandırılmış ışık teknolojisi TOF teknolojisinden daha fazla avantaja sahiptir. Apple iPhone X'in FaceID'si, yapılandırılmış ışık teknolojisi kullanır.
Yerli yüz tanıma teknolojisi üreticileri
Şu anda Apple, Microsoft, Facebook / Oculus, Intel, Google gibi uluslararası devler uzun süredir 3D görüntüleme yüz tanıma teknolojisini hedefliyorlar.Son yıllarda bu alanda bir düzineden fazla startup şirketi satın aldılar ve ivmeleri devam ediyor. Yukarıda bahsedilen büyük şirketlerin, istisnasız olarak, ürünleri için çekirdek teknoloji eşikleri oluşturmaları ve iç ekosisteme hizmet etmeleri üzücü.En azından şimdilik, derinlik sensörleri ve teknik servislerin profesyonel bir tedarikçisi olmaya kararlı olmayacaklar.
Bununla birlikte, bu teknolojinin araştırma ve geliştirmesinin çoğunlukla yabancı şirketler olduğu ve sadece bir avuç yerli bilgi işlem vizyonu şirketi veya girişimci ekibi olduğu ve teknik engellerin oldukça büyük olduğu görülebilir.
1. Megvii Teknolojisi
Bu şirketin son zamanlarda ilgi odağı olduğu söylenebilir Alipayin yüz tanıma ödeme uygulaması ve Xiaominin yeni piyasaya sürülen not 3 yüz tanıma kilidi açma işlevi, Megvii teknolojisinin yüz tanıma çözümlerini kullanıyor. Not 3'ün tüm yüz kaydırmalı kilit açma işleminin yalnızca 500 milisaniye sürdüğü ve bu temassız kilit açma yönteminin, somatosensori açısından parmak iziyle kilit açmadan daha hızlı olduğu bildirildi. Megvii Teknolojisinin tam adı Beijing Megvii Technology Co., Ltd.'dir. Temsili ürünü, yüz algılama, yüz tanıma ve yüz analizi için dünya lideri görüntü teknolojisi hizmetlerinin eksiksiz bir setini sağlayan yeni nesil bir bulut görüş hizmeti platformu olan Face ++'dır.
Megvii Technology ekibi çok genç ve çok geek, temelde 85'li yaşlardan sonra bir grup. Şirketin üç kurucusunun tamamı Tsinghua Üniversitesindendir.Kurucularından biri olan Yin Qi, Columbia Üniversitesi'nden 3D kameralar alanında doktora derecesine sahiptir. Dört yıl boyunca Microsoft Research Asia'da çalıştı ve o sırada Microsoft'un çekirdek çalışanlarını geliştirdi. Yüz tanıma sistemi nihayet Microsoft Xbox ve Bing gibi ürünlerde yaygın olarak kullanıldı. Face ++, yüz algılama FDDB değerlendirmesi, yüz anahtar noktası konumlandırma 300-W değerlendirmesi ve yüz tanıma LFW değerlendirmesinde bu üç konuda arka arkaya dünya ilklerini kazandı. Bunların arasında, en önemli İnternet resim yüz tanıma (Yüz tanıma) LFW'de, Face ++ ekibinin Facebook yüz ekibinden bile daha güçlü olduğunu belirtmek gerekir.İnternet haber resimlerinin tanımlanması son derece zor olan internet haber resimlerinin% 97,27'sini elde etmiştir. Doğruluk.
Günümüzde Megvii (Face ++, yüz tanıma teknolojisini finans, güvenlik, sigorta, perakende, emlak, paylaşılan seyahat ve cep telefonu endüstrisi dahil diğer sektörlerde kullandı. Hizmet müşterileri arasında 360 Search, Jiayuan, Meituxiu yer alıyor. Gösteri, Güzellik Kamerası, Lenovo, Shenzhou Zhilian vb.
2. Yuncong Teknolojisi
Nisan 2015'te kurulan Yuncong Technology, Çin Bilimler Akademisi'nin Chongqing Araştırma Enstitüsü'nden inkübe edilen bilgisayarla görme ve yapay zeka üzerine odaklanan bir kuruluştur. Kurucu Zhou Xi, Çin Bilim ve Teknoloji Üniversitesi'nden lisans ve yüksek lisans dereceleri ile mezun olduktan sonra, 2007 yılında "Bilgisayar Vizyonunun Babası" olarak bilinen Profesör Thomas Huang'ın (Huang Xutao) vesayeti altında doktora yapmak için Illinois Üniversitesi'ne (UIUC) gitti. - 2011 yılında UIUC ekibinin Dünya Örüntü Tanıma Yarışması'nı altı kez kazanmasına öncülük etti.
Yuncong Technology, kuruluşundan bu yana geçen iki yıl içinde iki tur finansman aldı (tümü RMB cinsinden), melek tur finansmanı 60 milyon yuan ve A tur finansmanı yaklaşık 200 milyon yuan idi. 2016'daki satışlar yaklaşık 100 milyon yuan idi ve satışlar 2017'nin ilk yarısında 100 milyon yuan'ı aştı.
Yuncong'un yüzlerce müşterisi vardır ve müşteri grupları ağırlıklı olarak finans, kamu güvenliği ve iş alanlarında yoğunlaşmıştır. Şimdiye kadar, Yuncong Technology, bankacılık pazar payının yarısından fazlasına sahiptir. Bunun temel nedeni, yurtiçi merkez ofis siparişlerinin% 60'ını kazanmasıdır.
3. Obi Zhongguang
Aobi Zhongguang, yüz tanıma teknolojisinin bir donanım sağlayıcısıdır ve temsili ürünü bir 3D yapı kamerasıdır. Bu şirket küçük değil. Bir cep telefonu çip üreticisi olan Taiwan MediaTek tarafından yatırımı yapıldı. Obi Zhongguang'dan bir ilgili kişi şu anda dünyada 3B kameralar için yapılandırılmış ışık çözümleri üreten sadece dört şirketin olduğunu söyledi: Apple, Intel, Microsoft ve Obi Zhongguang.
2014 yılında Shenzhen'in Peacock Projesi'nde birincilik olarak, Aobi Zhongguang tarafından başlatılan 3B derinlik kameraları Astra, Astra Pro ve Astra mini, 2015'in başlarında seri üretildi ve 2016'da MediaTek'ten stratejik bir hissedarlık aldılar. Yüz tanıma, jest tanıma, insan iskeleti tanıma, 3B ölçüm, çevre algısı, engellerden kaçınma, takip etme, 3B harita yeniden yapılandırma gibi onlarca işlevi gerçekleştirebilir. TV, cep telefonu, robot, drone, VR / AR'de yaygın olarak kullanılabilir. , Akıllı ev güvenliği, araba sürüş yardımı, vb. Alipayin yüz ödeme donanımının Obi Zhongguang ürünlerini kullandığı bildirildi.
4. iFLYTEK
Resmi bilgilere göre HKUST Xunfei Co., Ltd. 1999 yılında kurulmuştur. Akıllı ses ve dil teknolojisi, yapay zeka teknolojisi araştırması, yazılım ve çip ürün geliştirme, ses bilgi hizmetleri ve e-devlet sistem entegrasyonu konularında uzmanlaşmış ulusal düzeyde bir omurga yazılımıdır. kurumsal. 2008 yılında, HKUST iFlytek, Shenzhen Menkul Kıymetler Borsası'nda listelendi, stok kodu: 002230.
Çin'deki ilk on yüz tanıma teknolojisi olmasına rağmen, resmi web sitesinin "çekirdek teknoloji" sütununda yüz tanıma hakkında herhangi bir bilgi bulamadım.
Ancak, IFLYTEKin 21 Aralık 2014 tarihinde Shenzhende düzenlenen yüz tanıma konferansında Hong Kong Çin Üniversitesinden Profesör Tang Xiaoou şunları söyledi: "HKUST Üniversitesi ve Hong Kong Çin Üniversitesi Multimedya Laboratuvarı en son teknolojik gelişmelere dayalı olarak eksiksiz bir tane üretti. Yüz temizleme çağını tam olarak tanıtmak için yüz algılama, yüz kilit noktası hizalama, yüz tanıma, yüz ifadesi tanıma, cinsiyet tanıma, yaş tahmini ve diğer temel teknoloji paketlerini içeren bir dizi yüz görüntü işleme sistemi SDK. " Göster, HKUST iFlytek bu yıl Eylül ayında yüz tanıma sürecini başlatacak.
5. Hanwang Teknolojisi
Resmi tanıtıma göre, Hanwang Technology Co., Ltd. 1998 yılında kurulmuştur ve metin tanıma teknolojisi ve akıllı etkileşimli ürünlerde küresel bir liderdir.Yıllar boyunca, sürekli bağımsız yeniliklerle, el yazısı tanıma, optik karakter tanıma (OCR), el yazısı girişi ve diğer alanlarda olmuştur. Bağımsız fikri mülkiyet haklarına ve kapsamlı teknik düzeylere sahip bir dizi temel teknoloji, yurtiçi ve yurtdışında lider konumdadır. El yazısı Çince karakter tanıma, Ulusal Bilim ve Teknoloji İlerleme Ödülü'nün birincilik ödülünü ve OCR, Ulusal Bilim ve Teknoloji İlerleme Ödülü'nün ikinci ödülünü kazandı.
Verilere göre Hanwang Technology, 2008 yılında dünyanın ilk gömülü yüz tanıma makinesini geliştirdi. 2014'ün ilk yarısında Tiananmen Gate Tower'a yüz tanıma güvenlik denetim sistemi ürünü kuruldu.
Hanwang Technology, kısa bir süre önce şirketin yüz tanıma sisteminin yerel yönetimler ve demiryolu büroları ile işbirliğini aktif olarak genişlettiğini ve topluluklarda, otellerde, tren istasyonlarında ve diğer yerlerde yüz tanıma ihtiyaçlarının gerçekleştirilmesini sağlamak için yerel yönetimlerle işbirliği yaptığını açıkladı. Geçtiğimiz yıl, CCTV'nin "Haber Yayını", Yinchuan Belediye Hükümeti'nin akıllı bir hükümet işleri platformu oluşturmak için biyometrik teknoloji uygulaması üzerine özel bir rapor yayınladı Bu projede kullanılan yüz tanıma teknolojisi Hanwang Technology tarafından sağlandı. Bu yılın Mayıs ayında, Hangzhou Belediyesi Eyalet Vergilendirme Bürosu "yüzü fırçalayarak" vergilendirmeyi gerçekleştirmek için yüz biyometrik karşılaştırma teknolojisini uyguladı ve Hanwang hala perde arkasındaydı.
Teknoloji yetkilendirme açısından Hanwang, akıllı ev aletleri, dizüstü bilgisayarlar ve mobil terminaller gibi uygulama platformlarına yüz tanıma teknolojisinin uygulanmasını teşvik etmek için Asus, Haier, Changhong, Hisense, Ping An Bank ve diğer şirketlerle teknoloji yetkilendirme sözleşmeleri imzaladı.
6. Yörünge
Ağustos 2014 gibi erken bir tarihte, Orbit ticaretin askıya alındığını açıkladı Şirket, Guangdong Boya Information Technology Co., Ltd.'nin% 100 hissesini hisse çıkararak ve 525 milyon yuan nakit ödeyerek satın almayı planladı. Bunlar arasında, Boya Bilişim'in işi esas olarak iki temel yüz tanıma ve akıllı video analizi teknolojisi etrafında ürün geliştirmek ve hizmetler sunmaktır. Çekirdek rekabet gücü esas olarak yüz tanıma alanındadır ve büyük ölçekli statik yüz karşılaştırması ve dinamik video yüz tanıma alanında lider şirketlerden biridir.
Obiter, yüz tanıma güvenliği alanına girer.
Verilere göre, Boya bilgi güvenliği akıllı entegre ürünleri 106.484.700 yuan (+% 47.88) faaliyet geliri elde ederek toplam faaliyet gelirinin% 67'sini oluşturdu. Boya Bilgi, yılın ilk yarısında temel algoritmaları geliştirmeye, geliştirilmiş yüz tanıma ve akıllı video analiz teknolojisine devam ederek "Akıllı Jingmen" akıllı ulaşım projesine katıldı. Boya Bilgi, Obit için altın anahtar oldu.
7. Sichuan Üniversitesi dışlanmış
Sichuan Üniversitesi Zhisheng, Kasım 2013'te ulusal büyük proje olan "Yüksek Hızlı ve Yüksek Hassasiyetli Yapılandırılmış Işık 3D Ölçüm Cihazlarının Geliştirilmesi ve Uygulanması" nı kazandı. Esas olarak 3D yüz ölçüm cihazları, 3D portre tanıma yazılımı, 3D ölçüm cihazları ve 3D görselleştirilmiş sahneler geliştiriyor. Ve Şubat 2015'te, 3D yüz tanıma projesini artırmak için toplanan fonları artıracak ve 176 milyon yuan yatırım yapacak.
Sichuan Üniversitesi Zhisheng, kısa bir süre önce kurumsal bir ankette, yüz tanıma açısından şirketin, yılın ikinci yarısında veya gelecek yılın başlarında piyasaya sürülmesi beklenen ondan fazla çeşit uygulama ürününün ilk partisini geliştirmeye başladığını açıkladı.
Raporlara göre, şirketin yüz tanıma ürünleri şu anda ağırlıklı olarak kamu güvenliği ve diğer alanlar için tanıtım aşamasında ve henüz resmi bir düzen oluşturulmadı. İşletim modu açısından, şirketin yüz tanıma ürünleri daha çok ürün modellerine dayalıdır, ancak bazı önemli endüstrilerde proje tabanlı gösteri uygulama sistemlerini yeni yeni kullanmaya başlamıştır.
8. Havacılık ve Uzay Bilgileri
Resmi bilgilere göre, Aerospace Information Co., Ltd., China Aerospace Science and Industry Corporation tarafından kontrol edilen ve bilgi güvenliğini temel teknolojisi olarak alan, BT sektöründe yüksek teknolojiye sahip devlete ait bir şirkettir. 1 Kasım 2000 ve 11 Temmuz 2003'te kurulmuştur. A-hisse pazarında (SHA: 600271) başarıyla listelenmiş olan şirket, Çin'in BT endüstrisindeki en etkili borsaya kayıtlı şirketlerden biridir.
Yüz tanıma teknolojisi açısından, Aerospace Information ulusal anahtar bilimsel ve teknolojik projelerde yüz tanıma teknolojisi konusunu üstlenmiştir. Beijing Aerospace Golden Shield Technology Co., Ltd., Kamu Güvenliği Bakanlığı'na yüz tanıma ve geri çağırma teknik hizmetleri sağlamak için Ding Xiaoqing'in Tsinghua Üniversitesi ekibiyle işbirliği yaptı. Yabancı gelişmiş yüz tanıma teknolojisinin analiz edilmesi ve benimsenmesi temelinde, portre karşılaştırması için kapsamlı bir uygulama sistemi (TH-IDvs) başarıyla geliştirdik. TH-IDvs video gözetim yüz tanıma teknolojisini kullanarak, kamu güvenliği departmanının "aynı sertifikaya sahip farklı kişiler" ve "aynı kişiyle farklı sertifikalar" bulmak için yalnızca bir ilin veya şehrin mevcut hane halkı kaydını kimlik kartının fotoğrafı ile karşılaştırması yeterlidir. Ve diğer yasadışı hane halkı tescil durumu.
9. Gosuncn
Verilere göre Gosuncn Technology Group Co., Ltd. (kısaca "Gosuncn") yerli bir akıllı şehir inşaat işletmecisidir.1997 yılında 184.02 milyon kayıtlı sermaye ile kurulmuş ve 2010 yılında halka açılmıştır. Gosuncn beş temel işletmeye sahiptir: Güvenli Şehir, Akıllı Ulaşım, İletişim İzleme, Finansal Güvenlik ve Mobil IoT.
Medya ile yapılan bir röportajda Gosuncn'un ilgili yöneticileri, şirketin yüz tanıma uygulamalarının devriye robotları, video yapılı platformlar, kapı koruma entegre ekipmanları ve dinamik yüz kontrol sistemlerini içerdiğini belirtti. Şu anda yüz tanıma sistemleri ticari binalarda, silahlı polis müfrezelerinde ve Guangzhou Tren İstasyonunda kullanılıyor.
10. Rekabet akıllıdır
Resmi bilgilere göre, Shenzhen Saiwei Intelligent Co., Ltd. 1997 yılında kurulmuş ve Ocak 2010'da Shenzhen Menkul Kıymetler Borsası'nda listelenmiştir. Akıllı şehir yatırımı, inşaatı ve işletimi için profesyonel bir entegre hizmet sağlayıcısıdır. Şirket, akıllı şehir üst düzey tasarımına ve büyük veri analizine kendini adamıştır ve akıllı ulaşım, akıllı binalar, akıllı sağlık hizmetleri, akıllı eğitim, akıllı tarım, akıllı veri merkezleri ve diğer endüstriler için genel çözümler sağlamada iyidir ve kurumsal gücü yerel endüstrinin ön saflarında yer alır.
Saiwei Intelligence, iki yıl önce yaptığı bir röportajda, şirketin geliştirdiği yüz tanıma teknolojisinin esas olarak kamu güvenliğinde kullanıldığını ve 1: N karşılaştırması olduğunu belirtti. Bu teknolojiyi gerçek ad kimlik doğrulamasının 1: 1 karşılaştırmasına uygulamak isterseniz orijinal yüz tanıma kitaplığımıza 1: 1 için gerçek ad kimlik doğrulama uygulaması ekleyebilir ve pazar ihtiyaçlarına göre uygulama düzeyinde sistemler geliştirebilirsiniz. Şirketin yüz tanıma ödemesinin teknik bir sorunu yok, ancak henüz sivil seviyeye dönüştürülmedi. Yüz tanıma, kameranın yüksek doğruluğunu gerektirir, bu da yüksek maliyetlere yol açar ve projenin hala araştırılması gerekir. Şu anda, yüksek çözünürlüklü kameralar çoğunlukla dışarıdan satın alınmaktadır.
Şu anda, şirketin mevcut entegrasyon projelerinin karlılığını etkin bir şekilde artıracak olan Akıllı Ar-Ge projesinin yüz tanıma ürünleri kabul edildi.
11. Payların devredilmesi
Handing, Çin'de lider bir akıllı şehir kapsamlı hizmet sağlayıcısıdır.İnternet genlerinin ve finansal genlerin akıllı şehir endüstrisine entegrasyonu, Handing'in en büyük ticari özelliğidir. İnternet finansmanı ve İnternet yaşamının iki ekosistemi, akıllı şehir endüstrilerinin gelişimini güçlü bir şekilde destekler ve Handing özelliklerine sahip bir ekosistem oluşturur.
12. Shanghai Putian
Resmi bilgilere göre, Shanghai Putian Post Technology Co., Ltd., Devlet Konseyi'nin Devlet Mülkiyetli Varlık Denetleme ve İdare Komisyonu altında, China Putian Group'un borsaya kayıtlı şirketlerinden biridir. Selefi, 1951 yılında kurulan Doğu Çin Postası ve Telekomünikasyon Ekipmanları Fabrikasıdır. Çin'deki en eski iletişim ekipmanı üreticilerinden biridir. . 1981 yılında, Posta ve Telekomünikasyon Bakanlığı'nın Şangay İletişim Ekipmanı Fabrikası olarak yeniden adlandırıldı. Temmuz 1993'te hissedarlık sistemi yeniden yapılandırıldı. Aynı yılın 18 Ekim'inde, şirketin A hisseleri Şangay Borsası'nda listelendi; 20 Ekim 1994'te B hisseleri kote edildi.
2015 yılında bir ulaşım fuarında Shanghai Potevio, ilk müşteri grubunun sinemaları kapsadığını belirten "Yüz Kontrol Sistemi" ni gösterdi.
13. Jiadu Teknolojisi
Jiadu Technology, otomatik ücret toplama sistemi, ekranlı kapı sistemi, entegre izleme sistemi ve video entegre izleme sisteminin dört temel teknoloji ürününde aynı anda ustalaşan tek yerel hizmet sağlayıcısıdır. Şirket, Guangzhou demiryolu taşımacılığı alanında mutlak hakim bir pazar konumuna sahiptir ve Chengdu, Qingdao, Tianjin, Changsha, Wuhan ve ulusal pazara girmek için diğer yerlerdeki projeler için teklifler almıştır. Demiryolu taşımacılığının gelecekte% 50'nin üzerinde bir büyüme oranını sürdürmesi bekleniyor.
30 Mart 2015'te, Jiadu Teknolojisi ve Sun Yat-sen Üniversitesi Bilgi Bilimi ve Teknolojisi Okulu'nun ortaklaşa bir "Video Görüntü Akıllı Teknoloji Ortak Laboratuvarı (Faz II)" inşa etmek için bir anlaşma imzaladıkları açıklandı. Ortak laboratuvar, özellikle yüz tanıma (yüz görüntüsü alma, algılama, ön işleme, özellik çıkarma, eşleştirme tanıma ve diğer temel teknolojiler), plakalar, araç logoları ve araba modellerinde akıllı grafik ve görüntü analizlerinin en yeni alanlarına dayanmaktadır. Tanımlama, görüntü büyük veri işleme, erken uyarı ve izleme tespiti gibi teknik alanlarda araştırma ve geliştirmeye devam edin ve ilgili teknolojilerin ürünleştirme ve sanayileşmesini keşfedin.
15 Nisan 2015'te Çin Bilimler Akademisi, Jiadu Technology, Jie Ao Capital ve Yuncong stratejik bir işbirliği imza töreni ve yerel yönetimlerin, endüstriyel sermayenin ve yaklaşık 30 satıcı kuruluşun katılımını içeren bir yüz tanıma temel teknoloji yayınlama konferansı düzenledi.
Ekim 2015'te, Guangdong Huazhiyuan Information Engineering Co., Ltd.'nin öz sermayesinin% 51'ini satın almak için nakit olarak 200 milyon yuan yatırım yaptı. Yüz tanıma, bir kez daha önemli bir demiryolu geçiş girişi oldu. Bu satın alma, şirketin yüz tanıma teknolojisinin demiryolu taşımacılığı alanında uygulanmasının yolunu açtı Şirket, yüz tanıma teknolojisini, şirketin yüz tanıma teknolojisi uygulama senaryolarını daha da artırmak için raylı ulaşım iletişim sistemi ve video gözetimi ile etkin bir şekilde koordine edebilir. Büyük bir insan akışına sahip bir demiryolu geçiş girişi. Xiamen Metrosu tarafından ihale edilen iletişim sistemi ve video gözetim projesi, yüz algılama, yüz izleme, yüz eşleştirme vb. Gereksinimleri açıkça ortaya koydu ve Xiamen 110 video gözetim platformuna erişim gerektirdi.Bu, Huazhiyuan'ın elde ettiği ilk metro. Başvuru siparişleri, takip eden demiryolu transit yüz tanıma uygulamaları Jiadu'nun rehberliğinde yayınlanmaya devam edecek.
