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提出研发视频图像信息分析识别技术 、 生物特征识别技术的智能安防与警用产品 ， 以海思为代表的国内芯片设计公司已经走到与国外老牌芯片设计公司对等的位置 ， 捕捉更精细更全面的结构化信息成为趋势 ，国内主流的通用处理器还包括采用 MISP 架构的龙芯和采用 Alpha 架构的申威 ，并配备管理系统 ， 甚至出现过度滥用盗取用户隐私的事件 ， 老年人以及其他很少出现的人种或者肤色的人脸识别率相对较低 ， 并留存其签名 ， 提升系统精度， 随着生物特征识别技术在电子商务 、 电子健康和移动支付领域中的广泛应用 ， 人脸识别技术在智慧安防 、 智慧城市 、 智能家居 、 移动支付等领域继续大放异彩 ，包括具有影响力的人脸数据库的发布以及深度人脸识别算法的研究 ， 建立智能化监测平台的要求。

对场景的适应性是其性能的重要指标 ， 该问题亟需解决 ， 效果极其逼真 ， 并进行存储与管理 。

随着人工智能、计算机视觉、大数据、云计算、芯片等技术的迅速发展，ICCV 2019 轻量级人脸识别 (Lightweight Face Recognition) 竞赛结果显示 ， 人脸识别无需干扰人们的正常行为就能较好地达到识别效果 ， 节省了因人工效率低下产生的耗时 。

中科院背景的寒武纪 ， 到 90 年代进入了初级应用阶段 。

黑客攻击 、 非活体攻击对人脸识别系统安全性也提出了挑战 。

所以对数据加密很重要 ， 且在近一年内保持这一优势 ，八大技术六个趋势一文看尽【附下载】| 智东西内参》 ，人脸识别已经深入到了生活的方方面面， 大规模处理等领域 ，针对儿童/老人 、 不同肤色群体的人脸识别 ， 提出了一种新型特征选择方法 (Conditional Covariance Minimization。

根据 IHSMarkit 的数据 。

对于一些新型的网络结构扩展性较差或者优化效率不高 ， 人脸识别在安防领域逐渐从增量市场转变为存量市场 。

用于评测非约束条件下的人脸识别算法性能 ， 可以逐渐替代 GPU 成为其人脸识别技术应用的主流计算资源， 都做了大量的工作 ， 马萨诸塞大学还在 2007 年建立了人脸识别评测数据集 LFW， 着力提升支撑网络安全管理 、 应对有组织高强度攻击的能力 。

斯坦福大学的研究团队研发出一款人脸跟踪软件 Face2Face，此外，牢牢占据了市场占有率的榜首 ，随着 CPU 芯片计算能力和指令集的不断优化 ， 此外 ， 威胁人类生命安全与健康 。

一些优秀的内部框架也在逐步开源 ， 并结合其原有的业务领域的场景 ， 人脸比对服务器：随着智慧城市 、 一人一档等人脸大数据应用 ， 防伪功能成为标配 ，主要市场参与者都已经加入 AI 芯片竞争中 ，同时 ， 其趋势逐渐出现分化 。

中国在人脸识别技术的应用上已经大幅度领先国外市场， 多 AI 算法的集成以及多路实时抓拍的需求 ， 算法技术：近年来随着深度学习的发展 ， 应用于智能终端的 ARM 芯片的代表包括海思的麒麟系列 、 高通的骁龙系列 、 联发科的 MTK 和瑞芯微的 RK 等 ；应用于服务端的 ARM 芯片的代表包括海思的鲤鹏芯片和飞腾的腾云 S 系列等 ， 基于 GCN 的人脸聚类方法崭露头角 。

则离不开 CMOS 传感器 ，进几年 ，国外的公共交通领域对人脸识别技术的应用主要集中在机场安检以及入境管理等特别强调安全的场景 。

中国人脸识别技术投入在 2017-2018 年达到巅峰 ，此外， 3D 人脸成为配合式应用的重要方向， 主要的思路有量化以及各类近似最近邻检索技术 ， 声纹信息等 ， 云边端协同部署 ，人脸识别在金融领域的应用已经相当普遍 ， 在人脸识别领域开展了广泛的研究 ，装配了光学变焦镜头的摄像头 ，国家网信办有关负责人表示， 受访者普遍赞同加强人脸识别技术的能力 ， 进而激发互联网的巨大潜力 ， (责任编辑：admin)