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秒天秒地的 iPhone 8 的人脸识别速度将达到百万分之一秒级别,看看GPU在人脸识别领域还能做什么?

CUDATEK酷达智能 2017-10-30

CUDATEK是深度学习软硬件解决方案专家,提供GPU硬件解决方案;CUDA解决方案专家; 面向制造业,影视动漫娱乐硬件解决方案;专业计算金融GPU解决方案;IVA GPU软硬件解决方案。

北京时间8月21日晚间消息,据韩国媒体报道,苹果公司即将发布的iPhone 8的面部识别系统的识别速度高达百万分之一秒(一微秒)级别。


当前,几乎所有报道都认为,iPhone 8将放弃传统的Touch ID指纹识别系统,转而使用面部识别技术来作为手机的验证系统,包括解锁和支付验证等。

但是,分析人士仍对面部识别技术表示担忧,因为这会面临许多问题。但如今看来,苹果已经成功地解决了这些问题。


以Apple Pay支付为例。在支付时,手机会以倾斜的角度对准支付终端,而这将导致前置摄像头无法正对用户面部。但根据近日的报道,即使iPhone处于平放状态,系统仍可以准确识别人脸。


而据《韩国先驱报》(Korea Herald)今日报道称,除了识别角度问题,这套系统的识别速度同样不是问题。报道称,通过3D传感器,iPhone 8的面部识别系统可以在百万分之一秒之内深度感知用户的面部特征信息。


另据《华尔街日报》报道,iPhone 8的面部识别系统还整合了红外功能,因此即使在黑暗或光线较弱的环境下,依然可以正常识别。

消息一经报道,立马引起脑洞大开的网友热议:

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不过,在处理器性能略显过剩的今天,苹果为什么还要如此执着地提升GPU性能呢?


借助于3D摄像头模块,iPhone 8可以实现高精度的人脸识别,而这些功能对于GPU性能来说应该是个不小的挑战。

那么,

GPU在人脸识别中还能做些什么呢?

《2015全球安防设备市场报告》显示,我国人脸识别市场规模从2012年的16.7亿元,上升至2015年的75亿元。根据我们测算,人脸识别主要应用领域市场规模,公安领域16亿以上、交通领域50亿以上、金融领域百亿级别、教育领域百亿级别,在不考虑大安防硬件存量市场的前提下,整体市场规模就达到数百亿。


马云在2015年的Cebit展会展示“刷脸支付”后,人脸识别技术在大众中的认知度快速提升,在各行业应用渗透持续加速。人脸识别作为人工智能模式识别中应用领域最为广泛的细分行业,伴随安防、交通等新增市场的打开,预计整体市场规模有望呈现爆发式增长。

生物识别领域未来五年复合增长率

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全球生物识别市场规模(亿美元)

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资料来源于:国海证券研究所

传统市场主要集中在门禁考勤,从公安、交通、教育到医疗等众多行业市场属于增量市场,均对人脸识别产品有一定需求。人脸识别产品能够有效辨识是不是本人,身份是否被冒用,通过和后台系统的联网,能够快速检索目标人物,对社会的安全稳定具有积极意义。


因此行业领域其需求的核心在于安防,产品落地普及的政府推动力也在于安防,多行业领域的落地将助力构建大安防体系。

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例如,公安行业用户的需求是在海量的视频信息中,发现犯罪嫌疑人的线索。要实现这个需求,仅仅用摄像头捕捉到嫌疑人是远远不够的。它需要智能的前端摄像机实时分析视频内容,检测运动对象,识别人、车等属性信息;然后需要汇总海量的城市级信息到后端人工智能的中心数据库进行存储,再利用计算能力及智能分析能力,对嫌疑人的信息进行实时分析,最终给出最可能的线索建议。

这个时候,GPU就能充分发挥其图像处理以及高性能通用计算的特点,在以图像视觉为核心并具有海量的数据源以及丰富的数据层次的安防监控领域发挥巨大作用。

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借助基于GPU开发的模块既能够满足图像处理要求,又适合于处理计算密度高、逻辑分支简单的大规模数据并行负载,将会成为进行海量视频数据结构化处理的关键。


首先,GPU能将3D模型的信息转换为2D表示,能够实现视频图像的结构化处理;


其次,随着GPU的飞速发展,在浮点运算、并行计算等部分计算方面,GPU可以提供数十倍乃至于上百倍于CPU的性能。

NVIDIA的GPU形成了不同目标应用的产品体系,如在人工智能和自动驾驶领域,形成了以TeslaP100为核心的训练体系,以P4/P40为核心的数据中心推理体系,以及以Jetson TX1为核心的智能设备体系。据悉,基于NVIDIA的Telsa系列GPU可以实现每小时入库200万张人脸图像。

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