人工智慧人臉識別研究
⑴ 人工智慧研究的兩個領域是什麼
人臉識別、語音識別是人工智慧應用最為人熟知的兩個領域。智能音箱、人臉門禁也已經走進不少人的生活。去年大火的無人貨櫃，則用到了「物品識別」技術。接下來，人工智慧推廣應用會怎麼走？靠演算法的不斷提升嗎？
海康威視高級副總裁徐習明說：「今天的人工智慧還是一種弱人工智慧。基於深度學習的演算法精度會無限逼近100%，但永遠無法達到。隨著『准確率』提升，最後競爭的更多是場景落地能力。」
碼隆科技首席科學家黃偉林也認同這個說法。碼隆科技是一家聚焦於「物品」圖像識別的公司，無人貨櫃是其主要應用場景之一。「在物品識別領域，目前難點在於跟垂直領域內企業的需求不斷磨合，這是一個長期的過程。一些場景，預想中覺得好做，但操作下來可能難度很大，或者不是剛需。」
「現實購買場景復雜，商品品類太多，增加了數據標注以及類別定義的難度。」黃偉林說，「我們先聚焦於難度小或者剛需的環節。比如減少『貨損』是剛需，我們就在收銀環節幫助識別貨物與條碼能否對應；無人零售櫃則由於商品品類有限，識別難度降低。」
黃偉林說：「目前來看，大家更多是想找一個好的應用場景，不斷迭代演算法和數據，教育市場，培養用戶。」
除了人臉識別、語音識別等主流外，一些小眾細分領域也開始出現。「我們把設備放到工廠之後，就能根據設備發出的雜訊，判斷設備的磨損情況或者其他故障。是不是要加潤滑油？車床刀具磨損程度如何，什麼時候更換？等等。」碩橙科技創始人譚熠說。
人工智慧還能參與到創意活動中來。據了解，已經有音樂人工智慧伴奏系統在中國亮相。人工智慧通過數據分析與學習，找到相對固定模板，然後通過套用模板進行「創作」和演出。
隨著應用場景增多，如何判斷不同領域與人工智慧的結合成熟度？
「有一些指標，首先是基礎設施情況，包括演算法的成熟度、行業數據完善程度等。」上海臨港國際人工智慧研究院最近發布了《2018年度人工智慧產業格局及創新實踐研究報告》，據其副院長李笙凱介紹，「一些領域如農業、教育，行業解決方案的個性化程度比較高，工業領域則面臨設備核心數據獲取難的問題，醫療領域也缺乏對應的病因和圖像檢查等數據，因此較難應用人工智慧。」
而金融等領域由於基礎設施完善，積累了大量的用戶行為數據、表現數據，與人工智慧結合較好。「目前來看，應用最成熟的領域依次是廣告營銷、金融、公共安全、家居、零售、交通、醫療等。」李笙凱說。
隨著人工智慧在智能安防、智能駕駛、無人零售等領域落地生根，細分領域內領軍企業如商湯、地平線等公司已獲得較高估值。在市場充滿機會的同時，李笙凱也提醒：「由於時間尚短，各應用的市場仍需經過長期驗證。」
⑵ 人工智慧和人臉識別是什麼關系有什麼區別
可 以 這樣 理 解 ：用 機 器來代替人 眼 做 一些 測 量 跟 判 斷，稱為 機 器視 覺，人 臉 識 別 技 術就 是 機器視覺所研 究的一個 方面。 而人工 智 能的研究范 圍 就很大 了 ， 機 器視覺 就 是 其 中 之 一。
⑶ 人工智慧有哪些研究方向
你好，技術方面的話，主要是計算機視覺，自然語言處理，數據挖掘。
計算機視覺就包括圖像識別，視頻識別，具體應用有人臉識別，步態識別，無人駕駛汽車等等。
自然語言處理包括機器翻譯，語音識別，文本挖掘等等，像siri，谷歌翻譯裡面都有很多的自然語言處理技術。
數據挖掘主要是各種推薦和預測，包括電子商務的商品推薦，計算廣告，社交網路分析（微博好友推薦等），預測一些趨勢，比如股市的走向，天氣的變化等。
作者：李Shawn
⑷ 人工智慧的研究目的有哪些
人工智慧的研究目的：
1、人工智慧是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智能的原理、製造類似於人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。
2、人工智慧的一個很重要的方向是數據挖掘技術，這種技術的原理是用計算機進行數據分析，然後進行人性化的推薦和預測。比如，我們電腦上的廣告是根據我們日常瀏覽網頁的興趣進行推薦的，微博上、網站上最顯眼的也是我們最感興趣的內容，這些都是計算機分析而得出的。
3、人工智慧的另外一大重要方向是自然語言處理技術，包括機器翻譯、語音識別等等。其中語音識別是最核心、普及程度最高的一種自然語言處理技術。
語音識別技術是將人語音當中的詞彙內容識別出來，通過技術手段，轉換為計算機可讀取的內容。通俗點來說，就是要讓機器學會「聽人話」，讓計算機作我們的「耳朵」。
(4)人工智慧人臉識別研究擴展閱讀：
科學介紹
1、實際應用
機器視覺，指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統，自動規劃，智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程等。
2、學科範疇
人工智慧是一門邊緣學科，屬於自然科學和社會科學的交叉。
3、涉及學科
哲學和認知科學，數學，神經生理學，心理學，計算機科學，資訊理論，控制論，不定性論。
⑸ 人工智慧研究內容有哪些（簡答題）
人工智慧學來科研究的主要自內容包括：知識表示、自動推理和搜索方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智能機器人、自動程序設計等方面。
用來研究人工智慧的主要物質基礎以及能夠實現人工智慧技術平台的機器就是計算機，人工智慧的發展歷史是和計算機科學技術的發展史聯系在一起的。除了計算機科學以外，人工智慧還涉及資訊理論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學科。
(5)人工智慧人臉識別研究擴展閱讀
智能模擬：機器視、聽、觸、感覺及思維方式的模擬：指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統，智能搜索，定理證明，邏輯推理，博弈，信息感應與辨證處理。
學科範疇：人工智慧是一門邊沿學科，屬於自然科學、社會科學、技術科學三向交叉學科。
涉及學科：哲學和認知科學，數學，神經生理學，心理學，計算機科學，資訊理論，控制論，不定性論，仿生學，社會結構學與科學發展觀。
⑹ 人臉識別和人工智慧的關系
人臉識別屬於人工智慧的一個重要分支，人工智慧主要是指技術行業，是一整個AI大環境，大平台，人臉識別屬於其中一部分，和指紋、虹膜等類似，基本上御用身份確認。視覺偉業提供全行業人臉識別解決方案
⑺ 人工智慧做人臉識別的原理的什麼
說到底就是一個數學公式。類似三角函數勾股定理那樣得一個公式回，人們利用計算機技術，擬答合了人臉的識別函數，然後我們把人臉的圖像輸入計算機之後，計算機通過對每一個像素的數據進行計算，最終得出結果。和三角函數相比，這個人臉識別的函數，稍微復雜了一點，但是原理是一樣的。就如同1+1等於2一樣。
⑻ 人工智慧主要研究什麼
機器視、聽、觸、感覺及思維方式的模擬：指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹版膜識別，掌紋識權別，專家系統，智能搜索，定理證明，邏輯推理，博弈，信息感應與辨證處理。
語言的學習與處理，知識表現，智能搜索，推理，規劃，機器學習，知識獲取，組合調度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設計，軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經網路，復雜系統，遺傳演算法人類思維方式，最關鍵的難題還是機器的自主創造性思維能力的塑造與提升。