无人便利店的理想与现实 自从2016年新零售概念兴起,2017年以来新零售最典型的商业形态无人便利店便成为了各路资本争先涌入的风口
11月5日,尚德机构人脸识别电子合同系统正式上线。尚德机构相关负责人介绍,相比传统纸质合同,电子合同更加高效、简洁,更便于应用管理。根据法律规定,电子合同合法、有效,受到法院、仲裁认可。员工端应用电子
众所周知,人脸识别广泛应用,有人感叹科技的进步,也有人质疑“我的脸到底属于谁”?近期,中国人脸识别第一案备受关注。因杭州野生动物世界启用人脸识别入园,该园年卡用户认为其强制收集个人面部特征,违反《消费者权益保护法》而将杭州野生动物世界诉至法院。
在进入高速发展的信息化时代后,众多以互联网为背景的产业开始由此崛起,在颠覆传统生活模式的同时,也对社会的发展起到了积极的促进作用。而在众多互联网产业当中,表现最为明显的无非就是打破传统现金交易方式,让支付建立在一部手机之上的移动支付方式。
11月1日,记者从云南省公安厅获悉,2019年以来,楚雄彝族自治州楚雄市公安局推动信息化防控体系建设向农村拓展、向基层下移、向源头前移。“智慧安防”村组建设以来,通过“智慧安防”村组建设,实现了群众财物“零损失”,覆盖区域发案同比下降30%,八成以上覆盖村组实现侵财类案件“零发案”。
目前,最常被使用的 AI 换脸算法有三种:DeepFake、FaceSwap 和 Face2Face。其中,DeepFake 基于大家所熟知的 GAN 技术,对于它所生成的脸,人类的识别率大约为 75%。FaceSwap 是一个学习重建脸部特征的深度学习算法,可以对给出的图片进行模型替换,人类对于此类换脸的识别率也是 75%左右。Face2Face 则是用其他真实的人脸去替换原本的人脸,不涉及人脸的生成,对于它制造的脸,人类的识别率只有 41%。作为目前学术界最大的合成视频数据库之一,由慕尼黑技术大学创建
当今,随着科技的不断发展,人脸识别技术也得到了很大的发展。由于人脸识别技术具有生物特征、非接触性、并发速度快等优点,因此被广泛应用于安防系统中来。
今年正值中国城市轨道交通暨北京地铁开通运营50周年,由交通运输部指导、北京市地铁运营有限公司主办的“2019年城市轨道交通运营发展论坛”,于10月29日至30日在北京会议中心举行。
10月18日消息,谷歌Pixel 4支持3D人脸识别,但是外媒在上手后发现了一项漏洞。 据外媒报道,Pixel 4在使用面部解锁时不会验证用户是否处于清醒状态。外媒在推特录制的视频显示,Pixel 4
人脸识别技术产生以来,美国国内一直认为这项技术存在很大争议。亚马逊公司的竞争对手纷纷退出人脸识别技术的研发和销售让亚马逊在这项技术的立法上获得了最大的曝光度。
众所周知,人脸识别技术同时带来了关于隐私的伦理之问,安全性可控边界之惑。“靠脸吃饭”,刷脸支付的到来让这句调侃变成现实。“随着可穿戴设备的普及,摄像头只会越来越普遍。”
近日,“人脸识别技术”因为一起“丰巢智能柜”事件而引发人们的大量关注,随着人工智能时代的到来以及各种新技术的出现,人们的日常生活得以享受到大量新兴技术带来的便利,这点原本是无可厚非的。但需要指出的是,在新技术的发展、落地过程中,总会出现些许“阵痛”,这也是无法避免的。
近日,BBC新闻记者Chris Fox发现,用户即使闭着眼睛也能使用面部解锁功能来解锁Pixel 4手机。对此,谷歌方面证实了这一消息。
今天,随着移动支付技术的不断发展,刷手机坐地铁并不稀奇,可是如果不用带手机、不用带钱、不用带卡,仅仅“刷脸”就可以过闸坐地铁,还是让人感觉颇为惊奇。而为了给用户带来更多的便利,借助人工智能、大数据、人脸识别等技术,越来越多的支付场景开始支持刷脸,刷脸乘地铁、刷脸就餐等各类应用开始涌现。
近年来,生物识别行业深受资本青睐。生物识别是指通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合,利用人体固有的生理特征来进行个人身份鉴定的技术。生物识别技术主要有指纹识别、语音识别、人脸识别、虹膜识别等。整体来看,近三年来,中国生物识别技术行业投融资热度逐渐上涨。
随着物联网技术、5G技术的发展,边缘计算已是大势所趋,AI计算也开始越来越多的被放在了边缘侧。而这也推动了AI芯片市场的爆发。而随着人工智能技术的发展,通过机器学习,各种生物识别技术的准确率及安全性也在快速的提升。人脸识别和语音识别技术近几年快速爆发也正是得益于此。而人工智能的技术发展则离不开强大的算力支持,相比传统的CPU、GPU来说,专用的AI芯片性能更强,且更具效率。
安小姐是普通的上班族,与众多“90后”一样,她出门很少带现金,吃饭付款、打车……诸如此类的衣食住行,她用一部智能手机就能包打天下。然而直到有一天,当她想从地铁站里的自动售货机里买一瓶水解渴时,突然发现:手机没电了!地铁站里人潮汹涌,而她却仿佛瞬间回到了“原始社会”。正当她手足无措时,突然惊喜地发现,自动售后机屏幕上闪烁着支付选择方式:支付宝、微信、刷脸。她毫不犹豫选择了“刷脸”,输入手机号码、看向屏幕、眨一眨眼睛……支付成功!
前段时间,中科院深圳先进技术研究院数字所所长乔宇博士表示,随着深度学习技术的不断推进,大大加速了生物识别准确率的提升。当前,深度学习将推动人脸识别爆发。
生物识别的信息安全问题是一个长期工程,非一朝一夕就能轻松解决。眼下,以支付宝为代表的企业已经开始在探索问题解决的办法和方式,这是一个好的讯号。我们有理由相信,随着越来越多企业和主体参与到这一行动中来,生物识别行业发展将实真正的健康化、高速化和成熟化。
当今,随着人们生活水平和社会科技水平的快速增长,我国的生物识别技术也得到了快速的发展。近几年,我国生物识别行业投融资热度逐渐上涨。其中,2018年该行业投融资总额就超过了163.8亿元。那么今年我国在生物识别技术行业的投融资情况怎样呢?