中国正建全球最强人脸识别系统,3 秒内识别身份

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综合转自:Solidot + 参考消息网

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(网络图:人脸识别)

中国将建全国面部识别系统,能在数秒内识别任何公民

阿里巴巴旗下的《南华早报》报道,中国正在建造世界上最强大的面部识别系统,能在 3 秒内识别任何公民。系统的目标是以 90% 的精度匹配一个人的脸部和他们的身份证照片。

公安部在 2015 年启动了这个项目,目前正与上海的一家安全公司合作开发。该系统能接入全国的监控探头网络,使用云设施访问分布在各地的数据中心和处理中心。由于面部识别技术的技术限制和庞大的人口基数,开发面临许多技术挑战,一些研究人员还不清楚系统何时能完成。目前中国的面部识别系统只在小范围内使用,彼此独立没有互联。

这个全国性系统的核心数据集大约为 13 TB,包含了每位公民的肖像信息。更完整的数据库不超过 90 TB。清华大学副教授 Chen Jiansheng 是公安部的一位顾问,他表示该系统将被公安用于跟踪通缉嫌疑人,被政府用于公共管理,商业使用暂时不会被允许。(Via:Solidot)

 

港媒称内地正建设全球最强人脸识别系统:3秒即可锁定身份

【参考消息网】10月14日报道港媒称,内地正在建设全球最强大的面部识别系统,目标是令这一系统能够将某人的面孔与其身份证照片相匹配,精确度约为 90%,这一系统有能力在 3 秒钟内确定其 13 亿公民中任何一个的身份。

据香港《南华早报》网站10月12日报道,公安部2015年推出了这项计划,目前正在与上海的一家安保公司合作开发。了解这一项目情况的人士表示,这个系统能够连接到监控摄像头网络,并且将利用云设施连接到全国各地的数据存储和处理中心。

然而,一些研究人员表示,尚不清楚这一系统何时能够完成,因为人脸识别技术的局限和中国庞大的人口基数,研发工作遭遇了许多困难。

报道称,目前,已经有多个类似的系统以一种较小的规模在运行,包括警用数据库和城市级别和省级的身份池。但是,这些系统都是独立运行的,而且规模都要小得多。

根据现行法规,利用来自数据库的信息进行商业用途是不允许的,但陈健表示,随着经济发展和社会需求的增加,政策也会变化,通过赋予商业部门以遵循相应法规利用数据库的权力,能够提升顾客服务,从而创造出新的商机。

报道称,中国企业已经将人脸识别技术的商业应用推到新的高度,通过对一个摄像头微笑或眨眼睛,学生可以进入大学的教学楼,旅客可以不使用登机牌直接登上飞机,食客可以在肯德基付款用餐。一些餐馆甚至开始基于一台根据一种算法为顾客相貌打分的机器为顾客提供折扣,拥有“美丽”特征的顾客比鼻子“太大”或“太小”的顾客能够获得更高的分数,而获得更高分数的顾客就餐价格更便宜。北京的一些公共洗手间也在使用人脸识别功能,令自动分配机器拒绝向在给定时间内多次索取厕纸的人的要求。

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(资料图:南昌启用闯红灯人脸识别系统曝光不文明交通行为。新华社记者 彭昭之 摄)

人脸识别技术能够取代其他用于进行支付的个人身份识别手段,包括在手机上扫描指纹或是二维码等,但这个政府项目在人工智能专家中引发了争议。天津南开大学的计算机学教授程明明说,尽管这一项目的规模很大,但是技术进步意味着所有信息都可以被存储在小型便携设备中,从而增加了数据被盗窃的风险。

他说,现在一个手掌大小的商用硬盘可以存储10TB以上的数据,可以“将其装在一个手提箱中登上飞机”,如果人脸数据和相关个人信息被盗窃并放到互联网上,会造成重大的问题。

例如,由于人脸识别技术的迅速发展,一个人或者组织可以在当事人不知情的情况下,在一个聚会或者街头拍照并且识别陌生人的身份。

但是公安部的一个网络安全供应商排除了这种可能性,这名供应商说:“下载整个数据集和发射一枚带有核弹头的导弹一样困难,这要求多人同时插入和转动他们的钥匙。”

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提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,议有一定的MATLAB编程基础。
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