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追行蹤、讀表情、測心率,人工智能電科有神器

來源:     作者:新聞中心     發布時間:2018年02月01日              

  隨著國家新一代人工智能發展規劃的發布,人工智能(AI)計算機視覺識別從1.0走向2.0階段,成為引領未來的戰略性技術。人類的智能活動70%在處理視覺信息,真實世界的人工智能很大程度依賴于視覺信息的智能識別。大數據時代,每天有難以計數的圖像和視頻在網絡被產生、被傳遞、被使用,如此海量的數據,使用人工方式找尋人物、目標變得幾無可能,因此,近年來運用人臉技術,對圖像和視頻進行人臉比對、情緒檢測漸成大勢所趨。

  

  

  2015年以來,人臉識別在安防、交通、金融、教育、家居、商業、媒體、自動駕駛等應用場景廣泛滲透,將對智能化社會在安全治理、商業、家居、金融、自動駕駛等各領域產生變革性影響,市場規模巨大,熱度節節攀升。作為新型智慧城市建設的“舉旗者”,中國電科深刻認識到人臉識別技術將在未在城市建設中發揮的重要作用,通過潛心深耕,中國電科已在安防領域推出了多款安防智能識別產品。

  

  立足基礎、創新不止。近日,中國電科人臉“黑科技”再添“新兵”,兩款新產品人臉比對識別系統和非接觸式情緒檢測系統閃亮登場,它們不僅能追行蹤、讀表情,還能測心率,簡直是居家旅行必備神器。

  

  

  

  

   識身份,“找臉”就靠它 

  

  

  

  

  人臉身份識別,就是“找臉”,是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術,融合了模式識別、圖像處理、機器學習、計算機視覺、計算機圖形學、生物學、心理學和認知學等多個技術領域,能夠極大地節省人力投入,可被廣泛應用于智慧監控、智慧金融、智慧商業、機器人等領域。

  

  

  通常來講,人臉比對主要分為人臉檢測、人臉定位、特征提取和比對三個步驟,中國電科在每一個步驟都做了相應的創新和努力。

  

  人臉檢測環節,通過對產品開展超過50萬張人臉圖像的識別訓練,使人臉檢測率得到了大幅提升,平均檢測率達到98.23%;人臉定位對齊環節,采用金字塔架構方式實現了非線性求解,使系統可以無懼姿態、表情、光照和遮擋等因素的影響;特征提取和比對環節,采用卷積神經網絡(CNN)來學習特征提取器加速模型的收斂速度,大幅提升了模型的泛化能力,識別準確率超過99.5%

  

  

  

  

   精檢測,“讀心”有神器 

  

  

  

  

  情緒檢測,就是“讀心”。它是一種運用深度學習、人臉檢測算法和視頻信號放大等技術,辨識圖像和視頻中的人臉信息,計算人體心率和人物情緒狀態(表情、微表情)等信息的技術,能被廣泛應用于服務型機器人、集成在運動和拍照視頻類APP之中。

  

  據悉,中國電科研制的非接觸式情緒檢測系統,是國內首套非接觸式情緒檢測系統,實現了隱蔽狀態下的人員生理、情緒信息的采集與檢測。該產品由客戶端采集設備和云端“情緒云”服務器組成。采集端在采集的過程中不需要與人接觸,就能實時將所采集視頻數據傳送到“情緒云”開展計算,隨后“情緒云”便會數據處理的結果——人們情緒和生理信息反饋回客戶端。

  

  輕輕一點,通過分析面部特征點的位置與運動狀態,就能讀懂你的喜怒哀樂;通過識別面部敏感區域的顏色變化,就能聽出你的心跳速率。同時,產品還使用簡單、隱蔽性高,攝像設備(網絡鏡頭、監控攝像頭等)只需拍攝到人臉,就可實時輸出相關結果,輕松簡便。

  

  前瞻科技前沿,洞察市場趨勢,后續中國電科將繼續圍繞人的識別繼續深耕,面向人的面部、表情、屬性、身份、行為等人物特征,在人臉身份識別、人臉屬性識別、人體識別等領域進行深入研發,用智慧的“看見”更美好的未來,讓機器看懂人,構建人和智能社會的連接入口。

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