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干货满满,2019生物识别论坛的这些内容不容错过

摘要: [pconline 资讯]2019年9月20日,由芯智讯主办的“融合·创新——2019生物识别技术与应用高峰论坛”在深圳召开。根据前瞻产业研究院发布的数据显示,2007 年全球生物识别市场规模仅有 3

[在线信息]2019年9月20日,SMIC主办的“融合与创新——2019生物识别技术与应用峰会论坛”在深圳举行。作为第三届“生物特征产业峰会论坛”,此次峰会论坛汇聚了人脸、指纹、声纹、虹膜和静脉识别等多种生物特征技术的代表企业,也吸引了产业链上下游的大量企业、科研机构和媒体。

会议聚集了该行业的许多高级专家,讨论生物识别行业的新发展。

生物识别产业发展迅速,潜力巨大。

近年来,生物识别行业发展迅速。根据未来产业研究所(Future Industry Research Institute)发布的数据,全球生物识别市场2007年只有30.1亿美元的规模,2013年达到97.8亿美元,6年复合增长率为21.7%。全球生物识别市场在2015年达到130亿美元,预计到2020年将达到250亿美元。五年内复合年增长率将达到13.9%左右。

市场研究公司marketsandmarkets的最新预测数据显示,全球生物识别市场将从2018年的168亿美元快速增长至2023年的418亿美元。复合年增长率将达到19.99%。

众所周知,生物识别技术有很多种,如指纹、人脸、虹膜、声纹、静脉识别等。现在出现了新的步态识别、心跳识别和其他新技术。

然而,目前指纹识别仍然占主导地位。据CNKI数据,2017年全球生物识别市场约为172亿美元,指纹、人脸和虹膜识别分别占58%、7%和6%。然而,由于iphone x对3d人脸识别的支持,3d人脸识别市场发展迅速。

yole数据显示,2023年3d传感应用市场将增长至185.2亿美元,2017-2023年复合增长率为44%。消费、汽车和工商业是主要的应用领域。

人脸识别和深度学习集

中国科学院深圳市高级技术研究所数字研究所所长乔宇博士表示,这主要是由于深入学习技术的推广,这加速了相关技术识别准确率的显著提高,甚至超越了人类。

例如,乔宇博士说,“以某个地区的过境点为例,每天大约有6万人过境。对于2014年的技术,系统可能平均每三小时误判一次;到2015年,平均每两天就会有一次误判。在2016年,它已经减少到平均一个月之前出现错误计算。根据目前的技术,该系统可能每六个月只有一次误判。这意味着你用假证件成功通关的概率基本上低于彩票中头奖的概率。”

早在2014年,英特尔就正式推出了第一款集成3d深度和2d镜头模块的实感3D相机。它能实现高精度的手势识别和面部特征识别,并能帮助机器理解人类的行为和情感。经过几年的反复,英特尔推出了一系列功能更强大、尺寸更小、成本更低的realsense模块。目前,它已被广泛应用于机器人、无人机和增强/虚拟现实(ar/vr)等应用领域。

在2019年生物识别技术与应用峰会论坛上,英特尔realsense中国区销售总监何霍浩详细介绍了英特尔realsense业务,并首次发布了针对人脸认证应用场景优化的realsense模块和面向智能门锁市场的英特尔realsense+movidius ai解决方案。

声纹识别将是生物识别技术的新出路

近年来,随着深入学习推动人工智能技术的爆炸式发展,语音识别技术已经广泛应用于智能手机和智能扬声器市场,并且也开始推动声纹识别技术的应用。

声音打印与文本内容和语言无关,因此在技术上独立于语言和文本内容是一个巨大的挑战。就像人脸一样,也有认证攻击。除了模仿,声纹识别也有相对简单的录音和播放。如何防止被攻击也是一个很大的挑战。此外,在注册早期声纹识别时,用户需要讲几分钟,用户体验非常差。声纹识别的应用受到严重限制,声纹技术克服了这些技术难题,实现了大型项目在多场景中的落地。

根据张卫斌博士的说法,世界上第一个使用声纹识别技术的国家社会保障项目(印度尼西亚)使用了画外音技术,覆盖了250万人。此外,在金融领域,语音转换技术的声纹识别技术在银行poc测试中名列前茅。实际着陆项目的准确率超过99.7%,为全球5000万人服务。在国内公安系统中,声纹技术中的声纹识别技术也已经得到应用,以满足公安部对该技术的需求。目前,声纹技术产品已经在全国十多个省市公安部门得到应用。

液晶显示屏下光学指纹方案的首次曝光

在2019年生物识别技术与应用峰会论坛上,SILVI高级产品经理孙云刚介绍了自己针对5g手机优化的屏幕下光学指纹方案csm和utm。同时,他还首次曝光了他的lcd屏下光学指纹方案(目前广泛使用的屏下光学指纹方案主要基于更薄的oled屏幕)和mems超声屏下指纹方案。

目前,液晶显示屏下的大部分光学指纹都是红外光。同样,SILVI也选择红外光成像。在波段选择方面,SILVI同时开发和研究了850纳米

虹膜识别未来的机遇和挑战

除了指纹和人脸,虹膜识别也是一种应用相对较多的生物识别技术。长期以来,它被广泛应用于金融、医疗、安检、安防、特殊行业考勤和门禁、工业控制等领域。2015年,富士通首次将虹膜识别技术应用于智能手机,随后三星也在旗舰机型note7中引入了虹膜识别,随后三星的s8/s8+也再次以虹膜识别为标准。然而,随着3d人脸识别和离屏指纹技术的应用,不方便使用的虹膜识别在手机市场的应用受到了影响。

为什么在一般消费市场的应用远不如指纹和人脸识别?陈巍博士说,传统的虹膜成像系统有太多的限制和糟糕的用户体验。由于虹膜识别具有相对较短的成像距离(通常小于1m)、较小的景深、较小的视场和较小的捕获体积,因此需要用户协调和调整头部和眼睛的姿态,并且不能同时对双眼成像,因此识别速度相对较慢。虹膜识别的成本也相对较高。这一切都限制了虹膜识别的应用。

然而,为了在1-3米的更长距离上实现虹膜识别,可以选择更大的高清摄像机来确保识别精度,但是计算量和硬件成本会几何增加。还有一个计划是;通过光学和机械方法的结合,实现了小盒子的循环识别,这也是中国科学院深圳先进技术研究所目前的研究方向。

人工智能芯片是智能时代的核心

随着人工智能技术的发展,通过机器学习,各种生物识别技术的准确性和安全性也在迅速提高。近年来人脸识别和语音识别技术的快速发展也得益于此。然而,人工智能的技术发展离不开强大的计算能力支持。与传统cpu和gpu相比,专用ai芯片更强大、更高效。

Kanji k210是建安科技的第一代人工智能芯片,基于28纳米技术,采用risc-v cpu,位于人工智能和边缘计算领域。其主要目标市场位于物联网市场。通过完全独立开发的神经网络加速器ip,它可以在仅0.3w的低功耗下提供1万亿次计算能力支持..同时具有机器视觉和语音识别能力,能够在超低功耗下进行高速卷积神经网络计算。如基于卷积神经网络的目标检测和图像分类任务,如人脸检测和人脸识别、多分类目标检测和识别等。K210可以独立和实时地获取各种被检测对象的尺寸和坐标,并识别被检测对象的类型。


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