ChrisRowen是的硅谷企業(yè)家和技術(shù)**。他目前是CogniteVenture的CEO，斯坦福SystemX聯(lián)盟顧問，Cadence設(shè)計(jì)系統(tǒng)的顧問。他正在開發(fā)認(rèn)知計(jì)算領(lǐng)域新的創(chuàng)業(yè)企業(yè)。他曾擔(dān)任CadenceIP集團(tuán)首席技術(shù)官，在那里他帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)為移動(dòng)、汽車、基礎(chǔ)設(shè)施、深度學(xué)習(xí)和物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的高級(jí)應(yīng)用開發(fā)新的處理器和內(nèi)存。Chris在1997年創(chuàng)建了Tensilica公司并擔(dān)任CEO，開發(fā)可擴(kuò)展處理器，成為的嵌入式架構(gòu)之一，是超過225家芯片和系統(tǒng)公司的許可證持有者，每年共出貨超過40億個(gè)內(nèi)核。后來，Tensilica被Cadence收購，Chris也隨之加入Cadence。創(chuàng)立Tensilica之前，他曾任Synopsys設(shè)計(jì)再利用集團(tuán)副總裁兼總經(jīng)理。Chris還是開發(fā)RISC架構(gòu)的先驅(qū)，并參與成立了MIPS計(jì)算機(jī)系統(tǒng)公司，擔(dān)任微處理器開發(fā)副總裁。他擁有斯坦福大學(xué)電氣工程碩士和博士學(xué)位，哈佛大學(xué)物理學(xué)學(xué)士學(xué)位。他擁有40多項(xiàng)美國(guó)和國(guó)際專利。他在2015年被評(píng)為IEEEFellow，致力于微處理器技術(shù)的開發(fā)工作。精確人臉識(shí)別系統(tǒng)價(jià)格聯(lián)系四川吉聯(lián)科技有限公司。成華區(qū)精確人臉識(shí)別系統(tǒng)功能
實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別的方法有多種，比如基于幾何特征的人臉識(shí)別方法、基于特征臉的人臉識(shí)別方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別方法、彈性圖匹配的人臉識(shí)別方法等。特征提取是人臉識(shí)別技術(shù)的重點(diǎn)，是對(duì)人臉特征的描述。對(duì)人臉特征的提取越準(zhǔn)確，越能精確地表達(dá)人臉特征信息，比對(duì)和匹配的準(zhǔn)確性。2012年以前主流的技術(shù)路線為基于人工設(shè)計(jì)的識(shí)別方法，目前主流技術(shù)路線為結(jié)合海量數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)方法?；谏疃葘W(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法性能已經(jīng)超越了人眼系統(tǒng)識(shí)別能力。之所以能實(shí)現(xiàn)高于人眼的準(zhǔn)確率，主要是由于計(jì)算機(jī)可以關(guān)注到很多人眼不易關(guān)注的面部關(guān)鍵細(xì)節(jié)，并通過識(shí)別算法過濾剔除一些干擾因素，化過妝、撞臉甚至雙胞胎，都能通過面部的細(xì)微差別分辨出來。并且，計(jì)算機(jī)的人臉識(shí)別算法可以進(jìn)行每秒鐘成千上萬張人臉的識(shí)別對(duì)比計(jì)算，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人工識(shí)別速度。成都打卡人臉識(shí)別系統(tǒng)參考指標(biāo)安全人臉識(shí)別系統(tǒng)配置聯(lián)系四川吉聯(lián)科技有限公司。
事實(shí)上，現(xiàn)在人臉識(shí)別已經(jīng)是平民化技術(shù)了，算法都是公開的，各個(gè)公司調(diào)一些細(xì)節(jié)的參數(shù)，便可得出自己的模型?！痹谌斯ぶ悄苄袠I(yè)解決方案**何靜看來，如今人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)成為了基礎(chǔ)層技術(shù)，越來越多強(qiáng)IT能力的企業(yè)均可以開發(fā)出自己的人臉識(shí)別系統(tǒng)，但由于這些企業(yè)信息安全保護(hù)的能力與意識(shí)均參差不齊，人臉信息被泄露或非法交易的風(fēng)險(xiǎn)極高?！叭四樞畔儆诟叨让舾械膫€(gè)人信息，辨識(shí)度極高，安全風(fēng)險(xiǎn)高、隱患大，一旦泄露很難補(bǔ)救。人們需要加強(qiáng)對(duì)自我人臉信息的保護(hù)”，何靜對(duì)新浪科技表示。
伴隨著人臉識(shí)別技術(shù)應(yīng)用場(chǎng)景的不斷豐富，一些小區(qū)引入人臉識(shí)別系統(tǒng)，用“刷臉”代替“刷卡”，社會(huì)各界對(duì)此有不同看法，有人認(rèn)為將人臉識(shí)別作為住戶身份驗(yàn)證方式，是一種智能化管理，可以識(shí)別出入小區(qū)人員，讓小區(qū)管理更安全、更高效。也有意見認(rèn)為，在錄入人臉信息時(shí)，小區(qū)物業(yè)要求人臉信息和詳細(xì)住址、身份信息相綁定，這些信息一旦泄露，可能給公民個(gè)人隱私造成損害。新出臺(tái)的司法解釋對(duì)此是如何看待的呢？比較高法有關(guān)負(fù)責(zé)人表示，小區(qū)物業(yè)強(qiáng)制“刷臉”的問題，社會(huì)普遍關(guān)注。人臉信息屬于個(gè)人信息，小區(qū)物業(yè)對(duì)人臉信息的采集、使用必須依法征得業(yè)主或者物業(yè)使用人的同意。只有業(yè)主或者物業(yè)使用人自愿同意使用人臉識(shí)別，對(duì)人臉信息的采集、使用才有了合法性基礎(chǔ)。精確人臉識(shí)別系統(tǒng)終端聯(lián)系四川吉聯(lián)科技有限公司。
Chris將在演講中探討在如今這個(gè)攝像頭無處不在的時(shí)代重要的變化，包括成像技術(shù)中機(jī)器學(xué)習(xí)方法逐漸取代傳統(tǒng)的計(jì)算模型。其中，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正在推動(dòng)新一輪的創(chuàng)新，使初創(chuàng)公司從現(xiàn)有的監(jiān)控、機(jī)器、人機(jī)界面和汽車產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流中獲得更多的洞察力和價(jià)值。結(jié)合全球各地和跨行業(yè)應(yīng)用的實(shí)例，Chris將展現(xiàn)全新的機(jī)器視覺時(shí)代，以及深度學(xué)習(xí)浪潮中初創(chuàng)企業(yè)找到成功的有效方法。Chris將在演講中探討在如今這個(gè)攝像頭無處不在的時(shí)代重要的變化，包括成像技術(shù)中機(jī)器學(xué)習(xí)方法逐漸取代傳統(tǒng)的計(jì)算模型。其中，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正在推動(dòng)新一輪的創(chuàng)新，使初創(chuàng)公司從現(xiàn)有的監(jiān)控、機(jī)器、人機(jī)界面和汽車產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流中獲得更多的洞察力和價(jià)值。結(jié)合全球各地和跨行業(yè)應(yīng)用的實(shí)例，Chris將展現(xiàn)全新的機(jī)器視覺時(shí)代，以及深度學(xué)習(xí)浪潮中初創(chuàng)企業(yè)找到成功的有效方法。AI人臉識(shí)別系統(tǒng)配置聯(lián)系四川吉聯(lián)科技有限公司。溫江區(qū)AI人臉識(shí)別系統(tǒng)參考指標(biāo)
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校園啟用人臉識(shí)別門禁可以實(shí)現(xiàn)對(duì)陌生人員實(shí)時(shí)智能阻攔，預(yù)防不安全隱患被混入校園。當(dāng)學(xué)校人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)識(shí)別到陌生人，沒有在人臉庫獲取到相應(yīng)信息時(shí)系統(tǒng)實(shí)時(shí)預(yù)警攔截，提醒現(xiàn)場(chǎng)工作人員處理，有效避免安全隱患混入校園。校園啟用人臉識(shí)別門禁可以記錄人員出入校園數(shù)據(jù)情況，為考勤管理提供數(shù)據(jù)依據(jù)。師生通過人臉識(shí)別進(jìn)出學(xué)校，老師通過查看學(xué)生“刷臉”數(shù)據(jù)進(jìn)行考勤查看，了解學(xué)生到校和離校狀態(tài)，為考勤數(shù)據(jù)確保準(zhǔn)確性。校園啟用人臉識(shí)別門禁，不同于門禁卡或其他證件資料，人臉識(shí)別門禁不易仿冒。人臉識(shí)別技術(shù)也只支持本人現(xiàn)場(chǎng)刷臉識(shí)別，他人難以仿冒。人臉識(shí)別技術(shù)所獨(dú)具的活性判別能力保證了他人無法以非活性的照片、視頻、頭像等來欺騙識(shí)別系統(tǒng)。這是指紋等生物特征識(shí)別技術(shù)所很難做到的，很大程度上提高了學(xué)生的安全。人臉識(shí)別門禁也可以在其他公共出入場(chǎng)景應(yīng)用，如機(jī)關(guān)單位、公司企業(yè)、寫字樓、工廠、工地、公租房、社區(qū)等人員進(jìn)出場(chǎng)景，給人們出行帶來更多的智能和便利。成華區(qū)精確人臉識(shí)別系統(tǒng)功能
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