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识别|微软新型AI算法助力修复老旧照片，微美全息AR+AI人脸识别加速智慧城市场景融合( 二 )


识别|微软新型AI算法助力修复老旧照片，微美全息AR+AI人脸识别加速智慧城市场景融合
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全息人脸识别系统应用专门的全息扫描技术,使用结构光的方法,可以快速准确地采集物体表面(深度)的三维模型,不受环境光影响,识别更精准 。 同时带有纹理的摄像头、宽视场的三维传感器能同步的捕捉物体表面的形状和材质、色彩 。 有了这个系统,物体的三维模型可以在快照模式或视频模式下获得的 。
微美全息将为各领域提供完整的解决方案和SDK,使用产品需支付一定的技术服务费和售后服务费 。 收费模式分为按项目收费、按调用次数收费、按年收费、设备相关按出货量每台收取技术费、监控方面按照视频路数收费等收费方式进行营利 。 可广泛应用于门禁系统、家具、商务办公、监狱、机场、海关码头、火车站、汽车站、考场入口、公证处、车管所、各种重点实验室、重点办公区域、银行和证券等需要精准安全识别的情景系统管理 。
面部识别技术,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 。 利用摄像设备采集人面部图像或者是视频,通过提取其中的关于面部图像特征,与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,当相似度超过设定阈值就会输出匹配成功,反之输出匹配失败结果 。 人脸识别是基于数字图像处理,数字图像处理一直都是比较前沿的研究方向 。 数字图像处理技术的后期就会发展为人工智能 (AI) 。
微美全息构筑高性能异构分布式云平台,分布式深度学习平台支持深度学习模型与算法的定制扩展,支持大量通用CPU、GPU或者CPU、GPU混合分布式运算 。
深度学习大规模训练系统,深度学习大规模训练系统由WIMI自主开发,支持多机器多GPU分布式深度学习模型训练,支持千亿级参数的模型,上亿类别的大规模分类 。 行业领先的内存优化和通信优化技术,数百块GPU联合训练,极大提升了公司训练和迭代模型的速度 。
异构高性能超算平台,计算能力是驱动当前一轮人工智能热潮的重要力量,高性能异构计算平台,拥有超过6000块高性能GPU,多个计算集群,中央统一存储,轻量级虚拟化,给公司研究人员提供源源不断的计算能力的支持 。
高性能异构基础算法库,高性能算法库包含了深度神经网络在内的各种机器学习算法与数学和图像处理算法 。 相对于行业内开源平台库,带来2-5倍的性能提升 。 支持主流的云端、个人电脑、移动端和嵌入式端硬件平台 。 支持多种系统平台,如 Linux、Android、iOS和Windows等 。
随着5G全息通讯网络带宽条件变化,5G全息应用市场将迎来爆发,全息互动娱乐、全息会议、全息发布会等高端应用逐步向全息社交、全息通讯、全息导航、全息家庭应用等方向普及 。 微美全息云计划基于全息AI人脸识别技术和全息AI人脸换脸技术为核心技术,用多个技术创新的系统支持全息云平台服务和5G通讯全息应用 。
除此,人工智能技术可产业化的方向较多 。 目前计算机视觉技术与智能语音识别技术都在金融、教育、医疗等众多领域得到了应用 。 随着人工智能技术的进一步发展和落地,深度学习、数据挖掘、自动程序设计等领域也将在更多的应用场景中得到实现,人工智能技术产业化发展前景向好 。
（责任编辑：李显杰 ）


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