生物识别技术案例有哪些，人脸识别是科学技术创新吗？
众所周知，生物特征的检测采集和预处理是生物识别技术中工作量最大最耗时的环节，大部分同类产品和技术都需要用户在镜头前停顿以配合识别比对，才能顺利地完成人脸检测定位。
而快速动态多视角人脸检测定位技术的创新点在基于统计分析的特征检测方法基础上，采用连续自适应Boost算法训练由强分类器组成的瀑布型检测器，以及通过姿态预估计和多分辨率搜索技术提高检测速度，可以非常准确而又快速地完成检测定位工作。
在P4 2GHZ的PC上，对一幅640×480的图片进行准确的人脸检测定位的处理时间平均不超过60ms。
人脸识别技术的成因？
人脸识别技术就是通过人脸特征来识别分析，首先通过视频图像来进行判断，并检测画面中是否存在面部。如果检测到，则进一步给出每个主要面部器官的位置，大小和特征信息。基于该信息，进一步提取每个面部中包含的身份特征并与已存在的面部信息进行比较以验证访问者的身份。其实现在的人脸识别技术与以前不同了。外界的光线对于今天的人脸识别技术几乎没有影响。最早之前人脸识别技应用在国家安防领域，但现在就慢慢转变为商业化。人脸识别技术的应用包括：身份核验、支付验证、调查取证等。
人脸识别技术采用图像处理技术和生物统计学的原理。图像处理技术是从视频中提出人脸图像。数学模型用于分析和建立数学模型，即人脸特征模板。使用建立的人脸特征模板和被测试者的面部图像，执行特征分析，并根据分析结果给出类似的值使用此值确定它是否是同一个人。这一技术现在已被广泛地运用到了安防等重要领域
阿里有哪些硬核技术在世界上领先？
继创始人王坚当选中国工程院院士之后，阿里云再获国家级殊荣。在1月10日举行的国家科学技术奖励大会上，阿里云被授予国家技术发明奖、国家科技进步奖两大奖项。这是互联网公司首次同时获评两大奖项。
始创于2009年的阿里云是中国唯一的自研云操作系统，阿里技术人用长达十年的艰辛探索，完成了中国云计算从0到1的突破，并屡次刷新云计算峰值服务的全球纪录。
蓄势多年、全面爆发的不只有阿里云。这两年，阿里巴巴迎来硬核技术大爆炸期，在云计算、数据库、AI等领域抢占全球领先排位，在芯片、量子计算、区块链、IoT等领域实现全面布局，成为拥有最广技术布局、最厚技术积淀的中国科技公司。
人才厚度决定技术厚度，6万名科学家和工程师构成了阿里巴巴的技术底座。阿里巴巴集团38位合伙人有三分之一是技术出身，10万名员工有60%属于技术人才，其中已有数十位科学家获得院士、顶级协会Fellow、杰出科学家等荣誉，包括十多位IEEE Fellow、30多位国际知名高校教授。
阿里巴巴布局的每个前沿技术领域，背后都有全球顶级人才的支持。达摩院量子实验室科学家马里奥·塞格德（Mario Szegedy）是匈牙利科学院外籍院士，阿里巴巴本地生活研究院高级研究员何田为ACM Fellow、IEEE Fellow，平头哥首席科学家谢源是IEEE、AAAS、ACM三大国际顶会的“全满贯Fellow”。
2018年5月，犹他大学终身教授李飞飞加盟阿里，担任阿里云智能数据库事业部总经理；2019年3月，深度学习框架Caffe之父贾扬清从Facebook离职，加入阿里任阿里云智能计算平台事业部总经理。不论来自学界还是业界，阿里巴巴的科学家们总能在科学、技术、工程之间找到完美平衡，用最前沿的技术，服务最广大的人群。
比如在数据库领域，阿里自研的OceanBase打破了数据库基准性能测试TPC-C九年未破的世界纪录；在AI领域，阿里已经成为中国最大的人工智能公司，阿里AI每天调用超1万亿次，服务全球10亿人；甚至在自称“万里长征第一步”的芯片领域，阿里巴巴也推出了拥有全球最强推理性能的AI芯片含光800。
根据普华永道发布的《2018年企业科技创新企业1000强》报告，阿里巴巴在国内所有上市公司中研发支出占比位居第一。持续稳定的科研投资和智力投资，最终将阿里巴巴带上技术跃迁之路，跻身世界顶级科技公司行列。
1月2日上午，阿里巴巴达摩院发布“达摩院2020十大科技趋势”。这是继2019年之后，阿里巴巴达摩院第二次预测年度科技趋势。科技浪潮新十年开启，“达摩院2020十大科技趋势”围绕AI、芯片、云计算、区块链、工业互联网、量子计算等领域提出最新趋势，并断言多个领域将出现颠覆性技术突破。
趋势一
人工智能从感知智能向认知智能演进
【趋势概要】人工智能已经在“听、说、看”等感知智能领域已经达到或超越了人类水准，但在需要外部知识、逻辑推理或者领域迁移的认知智能领域还处于初级阶段。认知智能将从认知心理学、脑科学及人类社会历史中汲取灵感，并结合跨领域知识图谱、因果推理、持续学习等技术，建立稳定获取和表达知识的有效机制，让知识能够被机器理解和运用，实现从感知智能到认知智能的关键突破。
趋势二
计算存储一体化突破AI算力瓶颈
【趋势概要】冯诺伊曼架构的存储和计算分离，已经不适合数据驱动的人工智能应用需求。频繁的数据搬运导致的算力瓶颈以及功耗瓶颈已经成为对更先进算法探索的限制因素。类似于脑神经结构的存内计算架构将数据存储单元和计算单元融合为一体，能显著减少数据搬运，极大提高计算并行度和能效。计算存储一体化在硬件架构方面的革新，将突破AI算力瓶颈。
趋势三
工业互联网的超融合
【趋势概要】5G、IoT设备、云计算、边缘计算的迅速发展将推动工业互联网的超融合，实现工控系统、通信系统和信息化系统的智能化融合。制造企业将实现设备自动化、搬送自动化和排产自动化，进而实现柔性制造，同时工厂上下游制造产线能实时调整和协同。这将大幅提升工厂的生产效率及企业的盈利能力。对产值数十万亿乃至数百万亿的工业产业而言，提高5%-10%的效率，就会产生数万亿人民币的价值。
趋势四
机器间大规模协作成为可能
【趋势概要】传统单体智能无法满足大规模智能设备的实时感知、决策。物联网协同感知技术、5G通信技术的发展将实现多个智能体之间的协同——机器彼此合作、相互竞争共同完成目标任务。多智能体协同带来的群体智能将进一步放大智能系统的价值：大规模智能交通灯调度将实现动态实时调整，仓储机器人协作完成货物分拣的高效协作，无人驾驶车可以感知全局路况，群体无人机协同将高效打通最后一公里配送。
趋势五
模块化降低芯片设计门槛
【趋势概要】传统芯片设计模式无法高效应对快速迭代、定制化与碎片化的芯片需求。以RISC-V为代表的开放指令集及其相应的开源SoC芯片设计、高级抽象硬件描述语言和基于IP的模板化芯片设计方法，推动了芯片敏捷设计方法与开源芯片生态的快速发展。此外，基于芯粒（chiplet）的模块化设计方法用先进封装的方式将不同功能“芯片模块”封装在一起，可以跳过流片快速定制出一个符合应用需求的芯片，进一步加快了芯片的交付。
趋势六
规模化生产级区块链应用将走入大众
【趋势概要】区块链BaaS（ Blockchain as a Service）服务将进一步降低企业应用区块链技术的门槛，专为区块链设计的端、云、链各类固化核心算法的硬件芯片等也将应运而生，实现物理世界资产与链上资产的锚定，进一步拓展价值互联网的边界、实现万链互联。未来将涌现大批创新区块链应用场景以及跨行业、跨生态的多维协作，日活千万以上的规模化生产级区块链应用将会走入大众。
趋势七
量子计算进入攻坚期
【趋势概要】2019年“量子霸权”之争让量子计算在再次成为世界科技焦点。超导量子计算芯片的成果，增强了行业对超导路线及对大规模量子计算实现步伐的乐观预期。2020年量子计算领域将会经历投入进一步增大、竞争激化、产业化加速和生态更加丰富的阶段。作为两个最关键的技术里程碑，容错量子计算和演示实用量子优势将是量子计算实用化的转折点。未来几年内，真正达到其中任何一个都将是十分艰巨的任务，量子计算将进入技术攻坚期。
趋势八
新材料推动半导体器件革新
【趋势概要】在摩尔定律放缓以及算力和存储需求爆发的双重压力下，以硅为主体的经典晶体管很难维持半导体产业的持续发展，各大半导体厂商对于3纳米以下的芯片走向都没有明确的答案。新材料将通过全新物理机制实现全新的逻辑、存储及互联概念和器件，推动半导体产业的革新。例如，拓扑绝缘体、二维超导材料等能够实现无损耗的电子和自旋输运，可以成为全新的高性能逻辑和互联器件的基础；新型磁性材料和新型阻变材料能够带来高性能磁性存储器如SOT-MRAM和阻变存储器。
趋势九
保护数据隐私的AI技术将加速落地
【趋势概要】数据流通所产生的合规成本越来越高。使用AI技术保护数据隐私正在成为新的技术热点，其能够在保证各方数据安全和隐私的同时，联合使用方实现特定计算，解决数据孤岛以及数据共享可信程度低的问题，实现数据的价值。
趋势十
云成为IT技术创新的中心
【趋势概要】随着云技术的深入发展，云已经远远超过IT基础设施的范畴，渐渐演变成所有IT技术创新的中心。云已经贯穿新型芯片、新型数据库、自驱动自适应的网络、大数据、AI、物联网、区块链、量子计算整个IT技术链路，同时又衍生了无服务器计算、云原生软件架构、软硬一体化设计、智能自动化运维等全新的技术模式，云正在重新定义IT的一切。广义的云，正在源源不断地将新的IT技术变成触手可及的服务，成为整个数字经济的基础设施。
附趋势白皮书
塞纳面容识别系统是干啥的？
识别人脸。丰田塞纳是广汽丰田旗下的一款汽车,该汽车具有面容识别的功能,该功能可以对驾驶人员的面部进行识别,辨识人们脸部所显示的感受,使驾驶根据个性化。人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。
关于【生物识别技术案例有哪些】和【人脸识别是科学技术创新吗】的介绍到此就结束了，热烈欢迎大家留言讨论，我们会积极回复。感谢您的收藏与支持！
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