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本文目錄一覽：

1、數碼店有刷卡機嗎

數碼店有刷卡機嗎

“年度最受期待動畫片”《尋夢環游記》中的這橋段似乎也在告訴我們刷臉的大熱:墨西哥人相信死者會在另一個世界繼續生存，并在一年一度的“亡靈節”返回人間與他們重逢。亡靈們在節日來臨前拖家帶口地踏上花瓣橋，在此之前他們通過關卡時必須進行一道刷臉檢測，如果他們的照片在人間不被供奉，他們就無法回家探親。

現實生活中的刷臉也如火如荼：近日，一則“國內多家銀行上線了ATM機‘刷臉取款’功能”的消息刷爆了朋友圈。隨著“刷臉取款”的推廣和普及，中國將真正加速邁入“靠臉吃飯”的時代！

我們只知道刷臉時代已經開始，但絕沒想到一切會來的這么快！人臉識別技術的應用似乎迎來了爆發！

8月25日，武漢火車站全面宣布：刷臉進站；

9月1日，支付寶打響第一槍，宣布商用刷臉支付；

9月5日，杭州大量賓館不用身份證，刷臉也可入住；

9月6日，匯豐銀行宣布使用人臉識別技術；

9月7日，京東蘇寧開啟刷臉支付，一張臉拿走貨物；

9月9日，北京所有公租房將推行“人臉識別”門禁；

9月11日，北師大宣布學生宿舍全面啟用“刷臉開門”；

此外，還有“刷臉考勤”、“刷臉住宿”、蘋果手機的刷臉解鎖等……

刷臉支付更是把刷臉用到了極致！在美國權威科學雜志《麻省理工科技評論》發布的2017年全球十大突破性技術榜單中，“刷臉支付”輕松入榜。

短短半個月，我們的這張臉就已經開始取代：銀行卡、身份證、手機、火車票，乃至開門的鑰匙。

▲ 名詞解釋：刷臉

刷臉是一種電子考勤方式，即通過人臉識別技術進行考勤。人臉識別具有自然性、人臉通類似于以前用的刷卡機、指紋考勤機的東西，只不過是通過人臉識別技術進行考勤或者門禁設置。它是一種基于人的臉部特征信息進行身份認證的生物特征識別技術。只要把信息采集輸入人臉通之后，每次上班刷臉對準人臉通就實現了考勤記錄。

人臉識別是一種基于人的相貌特征信息進行身份認證的生物特征識別技術，技術的最大特征是能避免個人信息泄露，并采用非接觸的方式進行識別。人臉識別與指紋識別、掌紋識別、視網膜識別、骨骼識別、心跳識別等都屬于人體生物特征識別技術，都是隨著光電技術、微計算機技術、圖像處理技術與模式識別等技術的快速發展應運而生的。可以快捷、精準、衛生地進行身份認定；具有不可復制性，即使做了整容手術，該技術也能從幾百項臉部特征中找出“原來的你”。人臉識別系統在世界上的應用已經相當廣泛。在中國就已廣泛的應用于公安、安全、海關、金融、軍隊、機場、邊防口岸、安防等多個重要行業及領域，以及智能門禁、門鎖、考勤、手機、數碼相機、智能玩具等民用市場。

在全球倡導數字化生活的大環境之下，人們對于“刷臉”需求和熱情幾乎是與日俱增。中國是擁有世界上第一龐大人口基數的大國。人臉識別應用的發展潛力在現階段的中國顯的尤為重要，巨大的人口基數以及越來越頻繁的流動性，14億人口如何充分利用高新技術進行準確的識別，進而在各行業進行廣泛應用，是關系到整個國家管理的大話題。

參賽團隊需要在百萬量級人臉數據庫中找到目標人臉或判斷其在不在庫中。查詢照片來自出入境等真實業務場景，包含識別對象不在攝像頭前特定位置的“非配合性”照片。機器面臨曝光過度、逆光、側臉、遠距離、低像素的挑戰。衡量指標在于搜索的準確率，以千萬分之一誤報率下的性能為評估標準。檢索準確率越高，就意味著參賽者的算法可以在更大規模的人臉數據庫中獲得可靠檢索結果，可以更準確、高效地完成身份驗證。

贏得冠軍的中國團隊——依圖科技的首席執行官朱瓏認為，這除了說明來自中國的算法技術超過了全球的競爭對手，還有更大的意義：我們的算法已經在十億分之一的誤報下達到超過90%的識別率，已經能夠超越所謂的國際主流標準。

人臉識別就是科學家口中的計算機視覺，作為人工智能極其重要和關鍵的領域，目前正處在超乎想象的快速發展階段。“從我們自己的經驗看，我們的算法效率幾乎以每年100倍的速度在提高。現在在幾億量級的面孔中識別出一個人，并不是什么難事。”之前，依圖科技搭建了全球首個10億級人像比對系統。

朱瓏說，簡單講，計算機視覺是制造有人類視覺能力的機器，讓計算機通過學習算法接近人類對圖像的理解程度。而當計算機實現了對圖像和視頻的初始理解，計算機視覺就能幫助人類突破局限性，改善生活。例如，目前依圖的主要技術聚焦在計算圖像識別和自然語言理解在安防、醫療、金融領域的應用，同時也在進行人機交互、人工智能芯片等研發。

不同于計算機，人一睜眼就能迅速看到和看明白一個場景，因為人的大腦皮層至少有一半以上的海量神經元參與了視覺任務的完成。在互聯網、云計算、大數據等幫助下，科學家們也開始利用深度學習、神經網絡等模型和方式來教會計算機識別物體。有意思的是，盡管人類希望計算機視覺接近人類智慧，但在很多場合特別是機器得到海量數據的學習訓練后，科學家們發現計算機視覺處理能力似乎已經超越了人類大腦。

“計算機識別人臉和物體的時候，有點像從人眼看見物體到大腦譯出最終結果的過程。我們的計算模型也類似人的神經元傳遞方式，一層一層搭建起高級的神經網絡。”朱瓏和導師、著名科學家霍金的弟子艾倫·尤爾，最早在實驗室中研發出新系統，通過遞歸式塔狀結構來表示物體的結構，而不是像傳統識別方式那樣，需要事先被告知物體特征，從而會導致巨大的數據存儲量。朱瓏認為，技術人才的儲備、市場環境的成熟和實踐的基礎、數據資源，是中國人工智能可以和全球最強對手競爭的巨大優勢。無論是對國家還是從業者而言，人工智能都將迎來極其難得的機遇。

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