フェイス決済市場が爆発していることを知っていますか

インターネットとデータの蓄積に伴い、コンピューpayment gateway hong kong力の躍進、アルゴリズムの最適化、人工知恵が生活をより便利にしている。「顔を洗う」駅に入って、「顔を洗う」は料金を払って、「顔を洗う」は署名して、「顔を洗う」は法執行します... 顔認識技術はより広い応用シーンに入っている。新しい小売 + 顔支払いの定着により、多くのソフト・ハードウェア会社が顔認識ソリューションを提供しています。

顔認識の研究は 1960 年代末から 70 年代初めにかけて始まり、指紋認識、手印認識、虹彩認識などの生物認識技術がある。

初期の顔認識技術は、目尻、鼻孔、口、顎の幾何学的関係を測定することによって、顔の手本と認識される顔の階調類似性を利用して顔認識を実現した。

この方法はエラー率が極めて高く，安全ではなく，適用範囲が狭い。

しかし、技术の発展に従って、人の颜の识别の正确率はきわめて高くて、人の颜の支払いは次第にスキャンコードの支払いに取って代わって、それではこのようなブラシの支払いの利点は何ですか?

1. 人件費の削減

大型スーパーでも小型の店頭でも人工的なサービスが必要で、レジの給料は商業コストの中で占める割合は多くないが、少なくないが、顔払いとセルフレジシステムを組み合わせることで、人件費を大幅に削減することができ、顔払いとセルフレジシステムを組み合わせることができ、人件費を大幅に削減することができる。

それはピーク時の人の流れの問題を解決して、消費者の料金を払う待ち時間を減らして、料金を払う困難による消費を放棄する変数を減らして、列に並ぶ焦りを軽減して、レジの人にもっと消費者を便利にさせます。どうして?

2. 誤り率の正確な認識と減少

顔認識はコンピュータの視覚と人工知恵技術の研究分野として非常に重要な挑戦として、公共情報の安全、法執行、モバイルインターネットと娯楽分野で多くの資料応用がある。人工知恵システムが特定の知恵教育問題を解決する上で、人間を超えた重要なテスト基準に達することができるかどうかを検証するものにもなっています。

香港中国語大学の唐暁欧教授と王小剛教授と彼らの研究チームは最近、彼らの DeepID 人の顔認識技術の正確率は 99% を超え、肉眼認識よりも正確率が高いと明らかにした。

唐さんのチームは顔認識の分野で 10 年以上の経験を持っている。2011 年から深さ学習方法の研究を開始し、2013 年の識別率は 92.52% に達した。この 1 年間、この数位は 99.15% に向上し、コンピュータの視覚分野の多くの重要な問題を研究するために使用することができ、顔の位置合わせ、歩行者の検出、姿勢推定、人体像の分割、車両の識別、大規模な人々の監視、一般物の識別と検出、相互ネットワーク像の検索を含む。

松鼠日記

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