wimi微美AI人脸全息云服务3.3亿互联网用户AR无感支付

wimi微美AI人脸全息云服务3.3亿互联网用户AR无感支付
2019年01月18日 14:50 高端财经网

  IoT与AIoT的最大区别,在于实际应用场景中,给予用户的体验或者工具不一样。如普通智能产品,搭载人脸识别技术的手机能够刷脸解锁;搭载语音识别、语音识别技术的音响能够实现语音交互。微美全息云系统作为微美云息独家的研发突破,就仅仅在全息云光场全息芯片方面的研发耗资巨大,各种原创大规模集成电路和软件应用已经完全颠覆一般人的思维模式,其领衔的微美AI人脸技术应用,已得到业内多方的称赞。

  

 

  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)。

  微美云息数字图像处理技术,区别于美工用的PS,虽然后者也是图像处理技术。但是有这么广泛用途的图像处理技术,为什么就不能用手机进行人脸识别呢?那你们可能会问,有些手机在拍照时,在人脸上自动标注正方形,然到不是人脸识别?这个应该叫人脸检测,换句话检测是不是人脸。它的技术原理实现起来也相对简单些,特征法结合帧差法、光流法就可以做到,当然也要处理手机抖动。但人脸识别是有“记忆性”的,如同,我们上班指纹打卡进行指纹比对,在这之前管理员会叫我们要录入指纹。你们也会发现这么一个现象,机器会让你们多输入几次,为什么?因为这样可以提高指纹识别的准确性。人脸识别也是同理,它需要拍照,保存这个人的人脸数据,再进行比对,所以有一定的“记忆性”。虽然和指纹识别基本原理相同,但是两者之间有巨大的差别,指纹在按压之后所保存的图片数据是二维数据,而现在成熟的数字图像处理技术基本也是针对二维数据。这也是为什么对二维码进行识别还比较准确的原因。

  那怎样才能做到准确且适应多场景的人脸识别?WIMI微美云息的AI人脸全息云服务正是解决了这个问题。全息照片和普通的科普照片是不一样的,在适当的光照下,全息照片上显示出来的景象是立体的,可看到景物的各个侧面。全息照相和常规照相之不同还在于,常规照相只是记录了被摄物体表面光线强弱的变化,即只记录了光的振幅;而全息照相则记录了光波的全部信息,除振幅外,还记录了光波的相位.这样就把空间物体光波场的全部信息都贮存记录了下来.然后利用全息照片对特定波长单色照明光的衍射,把原空间景象显现出来.它可将一个“冻结”了的景物重新“复活”后显现在人们眼前。普通照相只能存贮被摄物体光强度的空间分布,不能满足人们希望在特定环境下能够感知真实3D场景的要求;而全息照相是通过记录照射物体的物光波与相应的参考光波的干涉条纹,从而记录下包括物体振幅(光强)和相位在内的全部光场信息,故称“全息”。

  

 

  目前,WIMI微美云息会根据自己所拥有的295项相关专利专利形成上百项专利保护,并通过严格的专利保护手段和对技术保密的方式,以保证用户能够体验到国际水平的最新最先进的全息AR高仿真数字产品体验。微美云息将其商业应用场景主要聚集在家用娱乐、光场影院、演艺系统、商业发布系统及广告展示系统等五大专业领域。

  同时,基于自主研发的AI专用芯片,微美云息就实现了90%以上的算法均运行在前端智能硬件上,后端主要是人脸库的比对、搜索以及数据分析、挖掘,这不仅极大节省了整体解决方案的综合成本,更极大简化了系统的安装与部署,这也是微美云息在AI产品落地上能大幅领先同行的一个主要原因。

  场景落地的多样化直接宣告着全息云服务的亮点。在移动互联网短视频、游戏、应用、拍照、广告等领域,WiMi微美全息云平台完成了3000万次AR全息智能植入,增强现实累计展示次数超过30亿次。WiMi微美全息云通过AI插件为3亿用户做智能画像,根据AI算法提供标签式AR全息植入应用。WiMi微美全息云针对商业上千家客户提供AI增强现实插入服务,涉及超过4000个商业场景和60万个应用的智能AR全息合成。WiMi微美全息云通过高品质IP融入增强现实,受众用户累计超过7亿人。WiMi微美全息云通过旗下子公司为网络热剧和长视频提供AI增强现实服务,受众用户包括:初遇在光年之外10.6亿人次、画江湖13.1亿人次、冒险王3.4亿人次、医馆笑传12.8亿人次等等,累计提供AI场景、角色和道具等AR3D植入受众用户超过80亿人次。

  图像处理算法是人工智能(AI)的前奏,所以,其中的人脸识别对未来发展的意义也非常大。在未来,微美云息希望通过自身AI算法与云计算能力,与更多的硬件厂商展开战略合作,打造更多的智能设备,共同打造万物智能的美好时代。

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