人臉算力

1. 人臉識別是否具有高效的保密性

導語：在這樣的網路信息透明化大信息時代，毫無疑問對人臉識別的保密性和安全性有了更高的要求，保密性就成了重中之重，不會被有心之人利用起來有機可乘，可以說大勢所趨。

對於用戶個人而言，要養成數據保護的好習慣，不要隨便泄露個人信息，增加安全驗證的方式；對於政府而言，應該加強安全監管，保護好公民信息，加強立法，杜絕泄露公民信息的安全隱患！ 大家對此怎麼看呢？

2. 人工智慧是什麼

人工智慧（計算機科學的一個分支）

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，但沒有一個統一的定義。
人工智慧是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。但是這種會自我思考的高級人工智慧還需要科學理論和工程上的突破。
人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「復雜工作」的理解是不同的。
工智能的定義可以分為兩部分，即「人工」和「智能」。「人工」比較好理解，爭議性也不大。有時我們會要考慮什麼是人力所能及製造的，或者人自身的智能程度有沒有高到可以創造人工智慧的地步，等等。但總的來說，「人工系統」就是通常意義下的人工系統。
關於什麼是「智能」，就問題多多了。這涉及到其它諸如意識（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思維（MIND）（包括無意識的思維（UNCONSCIOUS_MIND）等等問題。人唯一了解的智能是人本身的智能，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智能的理解都非常有限，對構成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很難定義什麼是「人工」製造的「智能」了。因此人工智慧的研究往往涉及對人的智能本身的研究。其它關於動物或其它人造系統的智能也普遍被認為是人工智慧相關的研究課題。
人工智慧在計算機領域內，得到了愈加廣泛的重視。並在機器人，經濟政治決策，控制系統，模擬系統中得到應用。

3. 深度學習做人臉識別，和傳統方式比有啥好處

深度學習的演算法可以對人的表情和聲音特質進行分析判斷，多模態的分析模式。

4. 人臉識別考勤機如果戴隱形眼鏡還能識別嗎

人臉識別考勤機如果戴隱形眼鏡也還是能識別的。

人臉識別考勤機採集的人臉圖像是根據人臉輪廓，人臉特徵點，然後利用生物統計學的原理進行分析並建立的人臉特徵模板，所以只是戴了隱形眼鏡並不影響。

人臉識別考勤機的特點：

1.採用人臉關鍵區域定位的方法，其准確度高，安全性好。

2. 一般採用專用雙攝像頭，屬於准三維人臉識別技術，識別性能大大 超過二維人臉識別，演算法復雜度遠低於三維人臉識別。

3.識別性能不受環境光線的影響，可靠性好。

4.可通過U盤上傳用戶姓名列表，下載門禁考勤記錄以及照片。

5.可通過TCP/IP網路設置設備狀態，以及上傳下載信息；網路通訊數據加密。

6.自然性，識別方式和人類進行個體識別時所利用的生物特徵相同。

如今的疫情情況下，人臉識別考勤機可以選擇捷易科技的高科技測溫考勤產品，比如D721人臉識別測溫機採用醫用級測溫攝模塊，搭載工業級雙目紅外攝像頭，海思智能晶元，能夠准確識別黑、白、黃等多種膚色人群，並在國外著裝和發型多樣化的情況下依舊保持測溫的穩定性和准確度。

同時，捷易科技D721人臉識別測溫機採用的技術都是離線演算法，使用本地端算力，即使在沒有網路的場景下，依舊可以運行，非常適合國外不熟悉的網路環境。

5. 給人工智慧提供算力的晶元有哪些類型

給人工智慧提供算力的晶元類型有gpu、fpga和ASIC等。

GPU，是一種專門在個人電腦、工作站、游戲機和一些移動設備（如平板電腦、智能手機等）上圖像運算工作的微處理器，與CU類似，只不過GPU是專為執行復雜的數學和幾何計算而設計的，這些計算是圖形渲染所必需的。

FPGA能完成任何數字器件的功能的晶元，甚至是高性能CPU都可以用FPGA來實現。 Intel在2015年以161億美元收購了FPGA龍 Alter頭，其目的之一也是看中FPGA的專用計算能力在未來人工智慧領域的發展。

ASIC是指應特定用戶要求或特定電子系統的需要而設計、製造的集成電路。嚴格意義上來講，ASIC是一種專用晶元，與傳統的通用晶元有一定的差異。是為了某種特定的需求而專門定製的晶元。谷歌最近曝光的專用於人工智慧深度學習計算的TPU其實也是一款ASIC。

(5)人臉算力擴展閱讀：

晶元又叫集成電路，按照功能不同可分為很多種，有負責電源電壓輸出控制的，有負責音頻視頻處理的，還有負責復雜運算處理的。演算法必須藉助晶元才能夠運行，而由於各個晶元在不同場景的計算能力不同，演算法的處理速度、能耗也就不同在人工智慧市場高速發展的今天，人們都在尋找更能讓深度學習演算法更快速、更低能耗執行的晶元。

6. 我人臉識別總是過不去，怎麼辦

要是眼部的妝畫的太濃了是比較難識別的哦，把妝卸了估計可以，還不行只能重新輸入面部信息了，下次買的時候可以找辨識度跟准確率都比較高的人臉識別系統，像視壯的人臉識別的准確率達到了99.7%的就挺不錯的，識別度比較高的花了妝一般都能識別出來

7. 人工智慧時代真的來臨了嗎

之前看到一本書《奇點臨近》，書中講到，當有一天計算機會足夠強大，以至於它的智能也可以匹敵人類，當計算機智能超過人的時候，整個社會會發生非常奇妙的變化。

人工智慧時代真的來臨了嗎？實際上人工智慧領域中的機器學習在廣告，搜索，feed等各個領域均有大規模運用，此刻的概念和傳統的機器學習有啥不同？個人理解有以下三點：

1.數據的爆發式增長，得益於手機、智能硬體等設備的普及，如今人們生產的數據規模較之前的pc時代有大規模的提升，越來越多數據的處理、挖掘和理解需要更智能的技術，這就是為什麼矽谷出現大量的AI公司去處理各特定領域的問題；此外，做機器學習的人應該知道，可處理的數據越豐富，一定程度上機器學習的任務運作的越好，這也推動了機器學習的發展。

2.機器學習處理技術的提升，較之傳統機器學習模型（淺層模型），深度學習近幾年得到大規模運用。一方面是深度學習較傳統的機器學習有較好的處理效果，尤其在圖像、語音、視頻等領域；其次是得益於硬體技術的發展和訓練方式的提升，原本幾乎不可能完成（訓練時間過長）的深度學習的訓練得以實施，比如目前對圖像處理的CNN是YannLeCun於1998提出，但是因為技術手段因素一直到最近幾年才被廣泛應用。

3.深度學習平台化以及雲化的發展，記得兩年多前，曾經有朋友說想試試dnn，但門檻極高，如今如paddle，tensorflow，caffe等開源平台可以讓大家方便的進行深度學習任務（如果不用gpu加速或者並行計算，處理傳統的文本任務也夠了）。這也是為什麼很多小公司可以號稱自己使用了深度學習技術的原因，而這個趨勢會隨著未來開源平台的完善更加深入。此外，越來越多的雲計算平台開始考慮集成機器學習，包括深度學習進入雲服務，下一代的雲服務會更好的支持機器學習任務，大家接入的成本會更低，也會促進AI應用的大規模發展。

綜上，正是因為大量的數據依賴AI技術，AI的自身發展和接入成本會更低，可預計的未來將會出現大量的AI應用。才會此刻出現人工智慧時代到來的說法。

8. 火車站人臉識別怎麼用

根據設備提示，將火車票二維碼朝上、身份證朝下，一同放入設備中間的橙色入口處，然後將臉部對准機器攝像頭進行「刷臉」，大概識別了一秒鍾左右，藍色閘門打開，機器自動放行。

雷鋒網了解到，長沙火車站應用的「刷臉識別」，更准確地說是「人證識別」：自動檢票閘機上安裝了攝像頭，旅客走近機器時，攝像頭現場採集照片，與身份證晶元里的照片進行比對，從以上來看，由於需要身份證核對，也就是人們常說的1:1的識別過程，對算力的要求也相對較低。但即便是這樣，能在短短一秒鍾成功識別記者，還是讓人略感驚訝：

由於本人身份證於高一時辦理（2008年），至今差不多已十年之久，容貌發生了比較大的變化。以往在搭乘飛機或者辦理證件時，工作人員審查後都會讓我靠邊等候，等待二次過審；

另外由於設備擺放在火車站門口，光線比較強，機器能夠快速識別讓人驚奇。

進站之後，在候車間隙，記者便與火車站工作人員聊了幾句。他們介紹說，這些設備幾個月前就已經落地應用，旅客使用這些機器最慢僅需3秒即可進站，比對成功後機器綠燈亮起、閘門打開；比對失敗，紅燈亮起，提示「請進行人工核驗」 。

9. 零跑C11將於廣州車展亮相，續航600km支持L3自動駕駛

繼S01的試水，T03的銷量破千後，零跑汽車終於開始走向正軌，其第三款車型C11將在11月的廣州車展正式亮相。新車採用純電動平台打造，定位中型純電動SUV，所搭載的LeapPilot3.0ADAS系統，配備首個國產智能駕駛晶元——凌芯01晶元。同時，零跑C11的動力配置也非常搶眼，最大輸出功率400kW，最大扭矩720N·m，NEDC續航里程超過600km。

?動力方面沿用家族化海格力斯電驅系統，最大輸出功率400kW，最大扭矩720Nm，NEDC續航將超過600km。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

10. 為什麼香港中文大學研發的人臉識別演算法能夠擊敗人類

機器戰勝人類不是什麼難事吧~
而且是數學方面的問題，人的算力又不強~
旺財按~