CobiNet(寧波)推薦文章： [摘要] 在安防領域，以曠視科技“深度學習引擎”為例，若產品是智能視覺云平臺，技術是深度學習算法，數據是標注化的圖像數據。

人工智能平臺應該是一種通過數據、技術、產品三者不斷循環完成的滾雪球式閉環。以谷歌 搜索引擎 為例，產品是網絡頁面搜索引擎，技術是實現頁面排名的算法，數據是用戶點擊產生頁面的排名。在安防領域，以曠視科技 深度學習引擎 為例，若產品是智能視覺云平臺，技術是深度學習算法，數據是標注化的圖像數據。那么，人工智能平臺就是一個通過數據和技術打磨出的產品，在產品應用的過程中又產生了新的數據，不斷迭代和加深學習的過程。即產品、技術與數據形成超級人工智能技術的閉環，最終的目的是形成機器視覺的功能效果，賦予機器一雙慧眼，好讓它像人一樣去 看 、 想 。使機器具有像人一樣的視覺功能，從而實現各種檢測、判斷、識別、測量等功能。

北京曠視科技有限公司智能商業大客戶總負責人 李瑞龍

人臉識別的產品化商業應用

人臉識別作為當前人工智能代表性的技術，其應用的產品化和商業化的能力非常關鍵。在準確率與安全性方面，以曠視科技人臉識別技術為參考，在準確率方面實現低于十萬分之一的誤識別率，同時通過率超過95%。在安全等級方面，比指紋識別安全級別更高，且無需特殊硬件支持需求，更易被推廣。

在人臉識別的技術應用范疇領域，已經在商業樓宇實現具體的業務功能，幫助商戶實現對客流從 統計 到 屬性 再到 行為 的精準分析，以機器視覺分析，來獲取更多的線下數據維度，用大數據分析指導商戶的精準營銷，推動零售行業從相同產品與服務給到所有的人，向著相同產品、不同服務給到特定人的轉變。

同時，利用人臉識別技術給企業、園區帶來更智能化的管理體驗。如通過人臉識別技術產品化，在人臉識別閘機、門禁、會議簽到等傳統場景帶來管理上的高效與便利。

人臉識別泛安防行業的應用

傳統安防行業以視頻監控為主，在海量的非結構化視頻數據中，對于結構化數據的應用有非常多的機會。而曠視科技希望通過人工智能技術賦能給傳統的安防行業，讓機器看懂世界而不是雜亂無章的視頻流，從而使傳統行業激活出更多的價值。

以人臉識別發展的時間軸分析，人臉識別技術經歷了實驗室算法階段，軟件SDK階段，單產品階段，解決方案階段，綜合平臺階段。目前很多企業都在軟件SDK階段和單產品階段，這個階段其實是一個DEMO階段，曠視科技在單品階段、解決方案階段以及綜合平臺階段，目前應用領域有泛金融、泛商業和泛安防。其中泛安防應用在杭州G20峰會期間有兩個應用，一個是在酒店前臺，通過住戶的刷臉來認證身份證是否匹配；另外一個是通過地鐵線的人員卡口，在人海中辨識在逃的犯人和可疑分子。
 

 

文章編輯：CobiNet(寧波)  
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