手机寄存柜是刷脸快还是指纹快，华为挑战了全球那几科技巨头

日前，IBM公开宣布，将不再提供面部识别服务和面部分析软件，也不会继续开发相关技术，正式退出市场。不久之后，亚马逊还宣布，将暂停警方使用面部识别技术一年，改用扫描手掌特征来识别用户。

人脸识别技术有利有弊，但科技领域该如何应对？

随着科技巨头纷纷拥抱新技术、掌控人工智能高地，主动放弃人脸识别等热门前沿技术是一个重大决定。

在实际应用方面，人脸识别的隐私和安全问题一直备受外界关注，尤其对于中国这样一个拥有14亿人口的国家来说，始终是一个问题。困扰AI行业的一个大问题。

除了面部识别之外，指纹识别技术也是当今身份识别技术中的重要方法。最新指纹识别技术的认证原理主要涉及四个步骤。

指纹图像采集

指纹图像的预处理

指纹特征提取

指纹特征匹配

尽管指纹识别技术面临不同的场景，但也存在一些需要立即解决的问题。特别是，虽然指纹识别技术通过深度学**取得了长足的进步，但高精度搜索大量图像仍然是一个尚未解决的技术问题。

从“刷脸”到“刷手”的回归，再次印证了指纹作为“证据之王”，以其安全可靠、保护隐私的特性，仍然引领着生物识别的发展，我是支持的。尤其是在智能化时代，面对中国这样一个数十亿人口的国家，如何快速、准确、自动地从超过30亿张指纹图像中锁定个体，算法如何高效完成密集的AI视觉信号比对任务？

有疑问请咨询墨奇科技的技术专家。

如何构建大规模、高速、高精度的图像检索系统？

数秒内搜索30 亿指纹的实践体验

20:00 7月1日，墨奇科技推出课程分享《如何打造海量高速高精度图像搜索系统？秒级30亿指纹搜索实战经验》。墨奇科技的大规模快速高精度图像检索技术如何实现30亿张指纹图像量级的秒级高精度全自动比对的大规模应用我向您介绍_______

主讲嘉宾为墨奇科技联合创始人兼CTO唐林鹏、墨奇科技创始团队成员、基础设施研发负责人刘勤、墨奇科技创始团队成员、基础设施研发负责人刘勤。名字叫张庆迪。他们还将带来AI算法的创新突破，分享平台如何支持指纹数据库扩展到百亿级技术。

分享嘉宾：

唐林鹏

墨奇科技创始人兼CTO

普林斯顿大学计算机科学博士。师从世界计算机系统领域顶尖专家之一、美国国家工程院院士李凯教授。全面负责核心技术架构、算法研发、软硬件产品开发。获得KDDCup数据挖掘竞赛第一名、CIKM最佳学生论文等奖项。

刘勤

墨奇科技创始团队成员、基础设施研发负责人

香港中文大学计算机科学与工程博士。负责墨奇新一代指纹比对系统的基础设施开发和非接触式指纹采集设备的软件开发。就职于华为诺亚方舟研究院。 2012年获得KDD-Cup数据挖掘大赛冠军。

张庆迪

墨奇科技创始团队成员、全栈研发负责人

宾夕法尼亚大学计算机网络和通信专业。负责魔奇科技系统前端应用的搭建以及对比加速算法的开发。曾任美国亚马逊高级软件工程师，参与网络自动化部署工具的开发。荣获AWS基础设施奖。

课程大纲：

1. 现实世界的图像检索问题对人工智能提出了终极挑战

尽管深度学**取得了巨大进步，但大量图像的高精度检索仍然是一个尚未解决的技术问题。

随着数据库规模增加到数千万甚至数十亿，并且物体变得阻塞或变形，现有方法的准确性迅速下降。

我们演示了如何使用多尺度图像表示、快速异构比较框架和分布式并行处理来实现30亿张指纹图像秒级精确检索的实际需求。

2、异构并行计算与性能优化

要完成快速、密集的计算任务，实现对大量数据的极快、准确的搜索，请按照以下步骤操作：

如何基于CPU-GPU异构平台设计一套基于CUDA编程框架的并行计算算法，并通过内存访问、本地存储、代码分支、指令优化、数据等一系列优化来实现对比。喜欢介绍_______发送、性飞跃

3、非易失性存储器在图像检索系统中的应用

在数十亿张图像中实现秒级精确搜索需要巨大的内存资源。

我们演示了如何在Linux系统上使用现代非易失性内存（NVDIMM）技术和内存映射技术（mmap）将异构并行计算算法所需的所有图像特征存储在分布式内存数据库中。这显着降低了大图像的成本。提高分布式图像检索系统的搜索和稳定性。

立即注册并开始学**！

随着人工智能、大数据、云计算、物联网的发展，个人认证技术的领域需求不断增加，对指纹认证的技术精度要求和处理效率要求也越来越高。这一点尤其重要，因为图像检索系统的要求越来越高，开发者应该多参考和学**该领域技术优势的实例，不断优化自己的技术结构，有必要成为图像检索系统的一员。快速发展时代的优秀建设者。

日前，IBM公开宣布，将不再提供面部识别服务和面部分析软件，也不会继续开发相关技术，正式退出市场。不久之后，亚马逊还宣布，将暂停警方使用面部识别技术一年，改用扫描手掌特征来识别用户。人脸识别技术有利有弊，但科技领域该如何应对？随着科技巨头纷纷拥抱新技术、掌控人工智能高地，主动放弃人脸识别等热门前沿技术是一个重大决定。在实际应用方面，人脸识别的隐私和安全问题一直备受外界关注，尤其对于中国这样一个拥有14亿人口的国家来说，始终是一个问题。困扰AI行业的一个大问题。除了面部识别之外，指纹识别技术也是当今身份识别技术中的重要方法。最新指纹识别技术的识别原理主要经历指纹图像采集、指纹图像预处理、指纹特征提取、指纹特征匹配四个步骤，但指纹识别技术面临各种场景，仍然存在一些需要改进的问题。很快就解决了。特别是，虽然指纹识别技术通过深度学**取得了长足的进步，但高精度搜索大量图像仍然是一个尚未解决的技术问题。

从“刷脸”到“刷手”的回归，再次印证了指纹作为“证据之王”，以其安全可靠、保护隐私的特性，仍然引领着生物识别的发展，我是支持的。尤其是在智能化时代，面对中国这样一个拥有数十亿人口的国家，如何快速、准确、自动地从超过30亿张指纹图像中锁定个人，算法如何高效完成密集型的AI视觉信号比对任务？ 如果您有任何疑问，请咨询墨奇科技的技术专家。如何构建大规模、快速、精准的图像搜索系统？秒级搜索30亿指纹的实践经验20:00 7月1日，墨奇科技分享课程《如何打造海量高速高精度图像搜索系统？秒级30亿指纹搜索实战经验》 Offers。墨奇科技的大规模快速高精度图像检索技术如何实现30亿张指纹图像量级的秒级高精度全自动比对的大规模应用我向您介绍_______主讲嘉宾为墨奇科技联合创始人兼CTO唐林鹏、墨奇科技创始团队成员、基础设施研发负责人刘勤、墨奇科技创始团队成员、基础设施研发负责人刘勤。名字叫张庆迪。他们还将带来AI算法的创新突破，分享平台如何支持指纹数据库扩展到百亿级技术。分享嘉宾：

唐林鹏，墨奇科技创始人兼CTO，拥有普林斯顿大学计算机科学博士学位。师从世界计算机系统领域顶尖专家之一、美国国家工程院院士李凯教授。全面负责核心技术架构、算法研发、软硬件产品开发。获得KDDCup数据挖掘竞赛第一名、CIKM最佳学生论文等奖项。

刘勤，魔奇科技创始团队成员、基础设施研发负责人，拥有香港中文大学计算机科学与工程博士学位。负责墨奇新一代指纹比对系统的基础设施开发和非接触式指纹采集设备的软件开发。就职于华为诺亚方舟研究院。 2012年获得KDD-Cup数据挖掘大赛冠军。

张庆迪是墨奇科技创始团队成员、全栈研发负责人。他拥有宾夕法尼亚大学计算机网络和通信硕士学位。负责魔奇科技系统前端应用的搭建以及对比加速算法的开发。此前，他曾在美国亚马逊担任高级软件工程师，参与网络开发。自动部署工具。荣获AWS基础设施奖。课程概述： 1. 现实世界的图像检索问题是人工智能的终极挑战尽管深度学**取得了重大进展，但大量图像的高精度检索仍然是一个尚未解决的技术挑战。随着数据库规模增长到数千万或数十亿，并且对象变得阻塞或变形，现有方法的准确性迅速下降。并行处理满足了在数秒内精确搜索30 亿张指纹图像的实际需求。 2、异构并行计算和性能优化，完成快速密集的计算任务，实现海量数据极快准确的检索。我们提出了一种基于CPU 的方法。 - 针对GPU异构平台，设计了一套基于CUDA编程框架的并行计算算法，通过内存访问、本地存储、代码分支、指令优化、数据传输等一系列优化，实现戏剧性的性能。 3. 取得比较业绩。非易失性内存在图像检索系统中的应用，能够实现亿级图像的秒级精准检索，对内存资源提出了极大的要求：如何使用现代非易失性内存（NVDIMM）技术。介绍系统的内存映射技术（mmap） ），它将异构并行计算算法所需的所有图像特征存储在分布式内存数据库中，显着降低了大规模图像检索的成本，创建了分布式图像检索系统，提高了稳定性。长按海报识别二维码（或点击“阅读原文”）立即报名学**。

随着人工智能、大数据、云计算、物联网的发展，个人认证技术的领域需求不断增加，对指纹认证的技术精度要求和处理效率要求也越来越高。这一点尤其重要，因为图像检索系统的要求越来越高，开发者应该多参考和学**该领域技术优势的实例，不断优化自己的技术结构，有必要成为图像检索系统的一员。快速发展时代的优秀建设者。点击“阅读原文”立即注册！