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全球安防工程中人脸识别精度提高 拉动全球安防工程市场超高增长

文章出处:网络责任编辑:王冰人气:-发表时间:2018-07-16 10:53 字体大小:【
误报率是指原始的反面例子(两个不同的人的面部),但是分类成为一个正面的例子(算法认为它是同一个人),这可以被称为“警报错误”。 。 “报警错误”的次数/总数,得到的数据是误报率。在误报率相同的情况下,识别精度越高,该技术的性能越好。
改进的安防工程人脸识别准确性意味着用户在某些场景下将获得更好的体验,并且在工作时间内效率将大大提高。例如,银行业中的客户将获得更好的体验,并成为公安领域的第一线。警察的无效工作量将大大减少。
在某些情况下,机器人面部识别性能接近极限
根据NIST今年的官方发布,目前世界上最好的安防工程中人脸识别技术是十分之一的误报,识别准确度接近99%(yitu-001),这意味着在有限的情况下,百万在错误的错误报道的情况下,人类已经将机器的面部识别能力推向了极限。
NIST还于2017年6月发布了全球竞赛结果。当时,安防工程人脸识别技术的最佳水平为95.5%。一年后,安防工程中人脸识别技术的准确率提高了75.6%。去年该指标的最佳水平在2018年排名第九(yitu-000)。
全球安防工程中人脸识别性能的快速增长也体现在机器安防工程中人脸识别的规模上。 2017年,世界上最高的安防工程中人脸识别水平可以确定为20亿人,比2016年的可识别规模高200倍,比2015年高出数万倍。2015年,在某些情况下,水平人脸的机器识别已经正式超越人类,并且面部支付等场景被解锁。
从这次发布的清单中,世界五大指标很难在误报率的指标下区分算法的表现。作为比赛的发起者,NIST也逐年提高了试卷的难度。对于算法模型,误报率从10,000增加到数百万,并且假负率(即报警应报警但不报警)将增加,这相当于“试卷”的难度”。
该公告的结果显示,在百万分之一的假阳性报告中,目前世界上最佳的识别准确率达到了99.3%,而游戏的获胜者Etu Technology,是唯一一个误报率较低的人。超过1%。与中国科学院第二届先进技术研究所(siat-002)相比,同样误报率率下的假阳性也减少了十倍,同样误报下的性能提升近一半。
 
智能地促进全球安全市场的快速增长
据官方介绍,NIST的安防工程中人脸识别算法测试,数据集全部来自美国国土安全部的真实业务现场,如美国移民局,大量照片在刑事调查过程中,测试结果表示技术在实际场景中的表现。
事实上,以安防工程中人脸识别技术为代表的人工智能技术已经开始在全球公共安全领域得到广泛应用。美国电视剧中出现的类似“嫌疑人追踪”的场景已经在现实中得到应用,促进了全球公共安全产业的智能化发展,也带动了全球安全市场的显着增长。
英国市场研究机构Juniper Research最近的一份研究报告提到,智能
安防工程已经成为全球安防工程行业发展的推动力。预计全球安防工程行业将从2018年的120亿美元增长到2023年的450多亿美元。增长率将超过260%。
受益于改进的面部识别性能,安防工程后端处理系统平台可同时处理的前端产品数量也显着增加。反过来,这极大地刺激了前端高清捕获和检测设备的产品升级,增加了整体市场需求,并增加了存储设备。国内传统的
安防工程公司海康威视和大华都从中受益,连续几年的总收入的一半来自硬件相机产品的收入。
值得一提的是,在FRVT 2018年的比赛结果中,中国算法团队占据了全国的一半,除了冠军再次由中国公司Yitu Technology赢得,第二次是由深圳先进技术研究院( siat-002)中国科学院院士。 接下来,上唐科技联合创始人唐晓鸥教授担任该院副院长; 第五是其他安防工程中人脸识别独角兽技术(megvii-001)。
凭借如此强大的中国算法支持,中国智能安防工程市场,特别是硬件市场的增长将继续。 随着人工智能性能的提高,将首先解锁具有最小传递率的更多场景。 例如,支付,强大的访问控制等领域将迎来人工智能技术和大数据应用。 新一轮的业务创新和市场增长。
 
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