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未来人脸大数据系统发展的三大趋势!

随着机器视觉技术及其相关技术的不断提升,无论是图像结构化的算法还是算力均在进步,虽然算法的进步已有限。而人工智能技术的螺旋上升极有可能会将技术热点从图像识别带入到机器人、语言识别、自然语言处理和专家系统这四个大领域中,因此未来人脸大数据系统的发展将主要呈现以下三大趋势:首先,人脸大数据系统将进一步凸显“大数据”的能力,一线厂商与二三级厂商在“人脸”领域的差距将进一步缩小,而对结构化数据的实时、高并发的处理,将成为下一个技术增长点。同时,作为2018年的延续,技术与实战的结合将进一步深化,更多的业务场景,更灵活的业务开发,更迅速的业务定制,更便携直观的业务呈现将会受到客户的欢迎。其次,边缘计算设备与后端集群分析这两种业务模式的竞争会更加激烈,合作也会更加紧密。在谷歌、脸书等公司的推动下,以及国内厂商华为、海康等巨头的加入,嵌入式视觉系统的发展会显著提速,未来追踪嫌疑目标只需出动真正的“无人”机不是梦,具备自动识别自动锁定报警功能的无人飞行器完全可以在安防领域大展身手。同时,更强大的后端视觉处理集群将实现全城全域全员的布控,让案事件回顾变成一键直达,并推动公共安全业务从事后处理到事前介入。...

阿里云人脸识别NodeJS调用示例参考

概述 前面分别给出了关于阿里云人脸识别Java调用示例参考、阿里云人脸识别C#调用示例参考、阿里云人脸识别Python3调用示例参考 、阿里云人脸识别PHP调用示例参考。本文主要介绍DodeJS调用阿里云人脸识别服务,参数等的获取参考阿里云人脸识别使用流程简介。 Code Sample 1、使用网络图片 var request = require('request'); var url = require('url'); var crypto = require('crypto'); var date = new Date().toUTCString() // 这里填写AK和请求 var ak_id = '********'; var ak_secret = '********'; var options = { url : 'htt

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