人脸算力

1. 人脸识别是否具有高效的保密性

导语：在这样的网络信息透明化大信息时代，毫无疑问对人脸识别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，不会被有心之人利用起来有机可乘，可以说大势所趋。

对于用户个人而言，要养成数据保护的好习惯，不要随便泄露个人信息，增加安全验证的方式；对于政府而言，应该加强安全监管，保护好公民信息，加强立法，杜绝泄露公民信息的安全隐患！ 大家对此怎么看呢？

2. 人工智能是什么

人工智能（计算机科学的一个分支）

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，但没有一个统一的定义。
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。但是这种会自我思考的高级人工智能还需要科学理论和工程上的突破。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。
关于什么是“智能”，就问题多多了。这涉及到其它诸如意识（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思维（MIND）（包括无意识的思维（UNCONSCIOUS_MIND）等等问题。人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普遍认同的观点。但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。因此人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。
人工智能在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。

3. 深度学习做人脸识别，和传统方式比有啥好处

深度学习的算法可以对人的表情和声音特质进行分析判断，多模态的分析模式。

4. 人脸识别考勤机如果戴隐形眼镜还能识别吗

人脸识别考勤机如果戴隐形眼镜也还是能识别的。

人脸识别考勤机采集的人脸图像是根据人脸轮廓，人脸特征点，然后利用生物统计学的原理进行分析并建立的人脸特征模板，所以只是戴了隐形眼镜并不影响。

人脸识别考勤机的特点：

1.采用人脸关键区域定位的方法，其准确度高，安全性好。

2. 一般采用专用双摄像头，属于准三维人脸识别技术，识别性能大大 超过二维人脸识别，算法复杂度远低于三维人脸识别。

3.识别性能不受环境光线的影响，可靠性好。

4.可通过U盘上传用户姓名列表，下载门禁考勤记录以及照片。

5.可通过TCP/IP网络设置设备状态，以及上传下载信息；网络通讯数据加密。

6.自然性，识别方式和人类进行个体识别时所利用的生物特征相同。

如今的疫情情况下，人脸识别考勤机可以选择捷易科技的高科技测温考勤产品，比如D721人脸识别测温机采用医用级测温摄模块，搭载工业级双目红外摄像头，海思智能芯片，能够准确识别黑、白、黄等多种肤色人群，并在国外着装和发型多样化的情况下依旧保持测温的稳定性和准确度。

同时，捷易科技D721人脸识别测温机采用的技术都是离线算法，使用本地端算力，即使在没有网络的场景下，依旧可以运行，非常适合国外不熟悉的网络环境。

5. 给人工智能提供算力的芯片有哪些类型

给人工智能提供算力的芯片类型有gpu、fpga和ASIC等。

GPU，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器，与CU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。

FPGA能完成任何数字器件的功能的芯片，甚至是高性能CPU都可以用FPGA来实现。 Intel在2015年以161亿美元收购了FPGA龙 Alter头，其目的之一也是看中FPGA的专用计算能力在未来人工智能领域的发展。

ASIC是指应特定用户要求或特定电子系统的需要而设计、制造的集成电路。严格意义上来讲，ASIC是一种专用芯片，与传统的通用芯片有一定的差异。是为了某种特定的需求而专门定制的芯片。谷歌最近曝光的专用于人工智能深度学习计算的TPU其实也是一款ASIC。

(5)人脸算力扩展阅读：

芯片又叫集成电路，按照功能不同可分为很多种，有负责电源电压输出控制的，有负责音频视频处理的，还有负责复杂运算处理的。算法必须借助芯片才能够运行，而由于各个芯片在不同场景的计算能力不同，算法的处理速度、能耗也就不同在人工智能市场高速发展的今天，人们都在寻找更能让深度学习算法更快速、更低能耗执行的芯片。

6. 我人脸识别总是过不去，怎么办

要是眼部的妆画的太浓了是比较难识别的哦，把妆卸了估计可以，还不行只能重新输入面部信息了，下次买的时候可以找辨识度跟准确率都比较高的人脸识别系统，像视壮的人脸识别的准确率达到了99.7%的就挺不错的，识别度比较高的花了妆一般都能识别出来

7. 人工智能时代真的来临了吗

之前看到一本书《奇点临近》，书中讲到，当有一天计算机会足够强大，以至于它的智能也可以匹敌人类，当计算机智能超过人的时候，整个社会会发生非常奇妙的变化。

人工智能时代真的来临了吗？实际上人工智能领域中的机器学习在广告，搜索，feed等各个领域均有大规模运用，此刻的概念和传统的机器学习有啥不同？个人理解有以下三点：

1.数据的爆发式增长，得益于手机、智能硬件等设备的普及，如今人们生产的数据规模较之前的pc时代有大规模的提升，越来越多数据的处理、挖掘和理解需要更智能的技术，这就是为什么硅谷出现大量的AI公司去处理各特定领域的问题；此外，做机器学习的人应该知道，可处理的数据越丰富，一定程度上机器学习的任务运作的越好，这也推动了机器学习的发展。

2.机器学习处理技术的提升，较之传统机器学习模型（浅层模型），深度学习近几年得到大规模运用。一方面是深度学习较传统的机器学习有较好的处理效果，尤其在图像、语音、视频等领域；其次是得益于硬件技术的发展和训练方式的提升，原本几乎不可能完成（训练时间过长）的深度学习的训练得以实施，比如目前对图像处理的CNN是YannLeCun于1998提出，但是因为技术手段因素一直到最近几年才被广泛应用。

3.深度学习平台化以及云化的发展，记得两年多前，曾经有朋友说想试试dnn，但门槛极高，如今如paddle，tensorflow，caffe等开源平台可以让大家方便的进行深度学习任务（如果不用gpu加速或者并行计算，处理传统的文本任务也够了）。这也是为什么很多小公司可以号称自己使用了深度学习技术的原因，而这个趋势会随着未来开源平台的完善更加深入。此外，越来越多的云计算平台开始考虑集成机器学习，包括深度学习进入云服务，下一代的云服务会更好的支持机器学习任务，大家接入的成本会更低，也会促进AI应用的大规模发展。

综上，正是因为大量的数据依赖AI技术，AI的自身发展和接入成本会更低，可预计的未来将会出现大量的AI应用。才会此刻出现人工智能时代到来的说法。

8. 火车站人脸识别怎么用

根据设备提示，将火车票二维码朝上、身份证朝下，一同放入设备中间的橙色入口处，然后将脸部对准机器摄像头进行“刷脸”，大概识别了一秒钟左右，蓝色闸门打开，机器自动放行。

雷锋网了解到，长沙火车站应用的“刷脸识别”，更准确地说是“人证识别”：自动检票闸机上安装了摄像头，旅客走近机器时，摄像头现场采集照片，与身份证芯片里的照片进行比对，从以上来看，由于需要身份证核对，也就是人们常说的1:1的识别过程，对算力的要求也相对较低。但即便是这样，能在短短一秒钟成功识别记者，还是让人略感惊讶：

由于本人身份证于高一时办理（2008年），至今差不多已十年之久，容貌发生了比较大的变化。以往在搭乘飞机或者办理证件时，工作人员审查后都会让我靠边等候，等待二次过审；

另外由于设备摆放在火车站门口，光线比较强，机器能够快速识别让人惊奇。

进站之后，在候车间隙，记者便与火车站工作人员聊了几句。他们介绍说，这些设备几个月前就已经落地应用，旅客使用这些机器最慢仅需3秒即可进站，比对成功后机器绿灯亮起、闸门打开；比对失败，红灯亮起，提示“请进行人工核验” 。

9. 零跑C11将于广州车展亮相，续航600km支持L3自动驾驶

继S01的试水，T03的销量破千后，零跑汽车终于开始走向正轨，其第三款车型C11将在11月的广州车展正式亮相。新车采用纯电动平台打造，定位中型纯电动SUV，所搭载的LeapPilot3.0ADAS系统，配备首个国产智能驾驶芯片——凌芯01芯片。同时，零跑C11的动力配置也非常抢眼，最大输出功率400kW，最大扭矩720N·m，NEDC续航里程超过600km。

?动力方面沿用家族化海格力斯电驱系统，最大输出功率400kW，最大扭矩720Nm，NEDC续航将超过600km。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

10. 为什么香港中文大学研发的人脸识别算法能够击败人类

机器战胜人类不是什么难事吧~
而且是数学方面的问题，人的算力又不强~
旺财按~