墨奇科技汤林鹏:如何用 AI 技术推翻指纹识别?

  • 栏目:产品展示 时间:2020-06-19 17:05 分享新闻到:
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原标题:墨奇科技汤林鹏:如何用 AI 技术推翻指纹识别?

受访者 | 墨奇科技说相符创首人& CTO 汤林鹏

记者 | Aholiab,编辑 | Carol

出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100)

行为墨奇科技的说相符创首人兼CTO,汤林鹏在普林斯顿大学获得博士学位,曾在KDD、AISTATS、OSDI、ATC等顶级机器学习和编制会议上发外多篇论文。早在读博期间,他就最先了机器学习和人造智能方面的钻研,并开发出了一套高精度的图像搜索编制,这套编制成为了墨奇科技营业倾向和中央技术的起头。 尽管彼时深度学习的发展已相对成熟,但谈到成立墨奇科技的初衷时,汤林鹏坦言:“依旧想在AI的原理和行使上,做出比较大的突破,不息推动技术的发展。”

「幼多」赛道不幼多,为何要做指纹识别?

CSDN:你从什么时候最先钻研深度学习,你的技术生涯是怎样的?

2017年博士卒业后吾就回国了。重要是望到AI在国内的落地更上风,包括计算机视觉、图像感知、工业互联网、NLP等周围,关注度都特意高。此外,吾那时也觉得,固然深度学习历经了四五年的发展后已经相对成熟,但依旧有一些瓶颈必要突破,因此期待能在手段论上往做一些创新。

睁开全文 耗时长 ,专科指纹人造编辑特意费时,对相关行家请求较高; 正确度矮 ,大库容比对时唯一比中率不能; 海量指纹搜索难得, 随着指纹库容添大,编制计算会造成延时甚至宕机; 坦然及隐私风险 ,指纹新闻一旦泄露会造成必定的敲诈风险; 无法处理矮质量指纹。

重新定义指纹识别技术

墨奇高精准图像搜索引擎架构

CSDN:能够别离讲讲这三个片面的作用及基本原理吗?

高精度图像搜索数学模型

末了是高速异构的搜索编制,它的中央是经过对图像搜索精度请求的判定,来调用分歧的运算资源。 对于量大且不必要高精度的图像,能够行使GPU来进幸运算;而对精度请求较高的图像则调用CPU来进幸运算,从而实现指纹图像的高速比对。完善比对之后,编制会对相通度较高的首先辈走排序,产品展示就相通网页搜索引擎逆馈的排名较高的搜索应案相通。

高性能异构搜索编制

第二,得好于深度学习的发展及走业的积累,现在吾们已经有能力对矮质量的指纹进走处理。

第三,随着边缘计算、AI芯片的发展,边缘端的计算能力得以添强,一些图像处理过程十足能够在边缘端往实现。

另外,新冠疫情也让行家深切体会到非接触指纹采集的重要性。不少国家接触式的指纹门禁已经被禁用,出入境指纹采集后还必要消毒,特意的不卫生不方便。美国国家标准与技术钻研所(NIST)比来也添速了非接触指纹技术的评估和推广。

https://www.nist.gov/news-events/news/2020/05/nist-study-measures-performance-accuracy-contactless-fingerprinting-tech

汤林鹏:重要原理是 基于多现在视觉 组织光如许一个三维成像手段,从分歧角度来重修指纹的三维弯面,再进走融相符,然后再对指纹新闻从三维弯面到二维弯面进走睁开,如许就得到了一个高质量、大面积的指纹。

与清淡3D扫描分歧的是,墨奇的非接触指纹采集的精度特意高,能够正确到亚毫米。

异日,打通AIoT和5G场景

CSDN:你如何望待深度学习的发展?

汤林鹏:吾认为深度学习取得今天的收获,跟一批有远见卓见,且勤学不辍在这个周围上全力钻研的人相关,例如神经网络之父Geoffrey Hinton和一些年轻的钻研者,他们用许多年的时间来推动这门技术的发展。

此外,深度学习在一最先外现的并不如传统的算法好,是由于它对数据量的请求比较多,但早期的数据量不足。 因而想要升迁深度学习的性能的前挑,必要先竖立一个海量的数据集。吾在普林斯顿的导师李凯教授和李飞飞教授一首在早期推动了 ImageNet 数据集的竖立,也直接促成了2012年以来深度学习发展的浪潮。自然在许多行使中,大周围的数据采集是比较难得的,吾们的技术规避了深度学习的这一瓶颈,同时实现了更添精准的视觉信号的搜索。

CSDN:墨奇科技的异日计划是怎样的?

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