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应用场景定制化人脸识别系统
最后更新:2019-10-08 10:52    有效期至:长期有效    浏览次数:8
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人脸识别属于技术性防范,因此也存在着一定的漏洞。从产品角度而言,目前主要存在两大安全隐患:一是人员信息的隐私泄露,二是防伪。隐私泄露属于系统的安全策略漏洞,补齐漏洞关键看使用方如何使用数据;而防伪是验证前端识别终端设备及算法能力的标准,强化人脸防伪建设也是促进人脸识别落地更多应用场景的关键。


目前市场上多数人脸识别产品都具有防伪功能,且防伪手段多种多样,例如常见的3D结构光、虹膜检测+人脸识别防伪、近红外+可见光防伪等等,其技术逻辑都是通过一种技术或多种技术的组合来检测目标对象是否为本人活体。


  现阶段人脸识别产品的应用推广,向市场上传递了一个错误的信息——识别速度快的就是好产品。其实不然,秒级识别只是其中一个标准,还有最小概率的误识率、安全等级等。人脸识别门禁或通道闸系列产品,需要起到防止未授权人员入内的作用,在这个场景中,还要考虑到有其他人在闸机口尾随进入这类情况。


  所以说,通行体验主要是产品和场景进行结合,形成独立场景的解决方案,才可以让通行体验更加顺畅。比如国内的人脸识别产品,应用到欧美及非洲地区,识别效果会如何?场景不同,体验效果也不一样。适用于高校宿舍管理的人脸识别产品,放在幼儿园门口,应用效果也会产生差异。人脸识别的应用场虽广,但场景是分散、碎片化的,如何解决场景碎片化是每一个厂家都应该考虑的问题。比如高校的场景,里面又包含着很多细分场景:大门口、食堂、宿舍、图书馆、教室、科研楼、重点实验室、体育馆、超市,每一个场景,都要靠产品与解决方案共同完成。


政策和市场利好人脸识别市场未来可期


  就国内而言,近两年,人脸识别产业爆发式增长,主要得利于国家高度重视人脸识别产业落地的发展,出台多项政策助推产业发展。2015  年以来,国家密集出台了《关于银行业金融机构远程开立人民币账户的指导意见(征求意见稿)》,给人脸识别普及打开;其后,《安全防范视频监控人脸识别系统技术要求》、《信息安全技术网络人脸识别认证系统安全技术要求》等法律法规,为人脸识别在金融、安防、医疗等领域的普及打下了坚实的基础,扫清了政策障碍;同时,2017  年,人工智能首次写入国家政府报告,作为人工智能的重要细分领域,国家对人脸识别相关的政策支持力度在不断的加大;2017 年 12  月发布的《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020 年)》则具体规划“到 2020 年,复杂动态场景下人脸识别有效检出率超过  97%,正确识别率超过 90%”。


  而海外市场,美国已经要求所属的海关边检开始采用人脸识别及人证核验通关产品,这也意味着人脸识别技术在海外一些注重个人隐私的市场也有普及应用的机会和趋势,海外人脸识别的普及应用充满想象。




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