人工智能发展新焦点，人脸视觉算法领跑，赋能企业发展！

人工智能，大数据，人脸技术，云计算等新技术快速发展，赋能产业升级创新等可能性，当前人工智能的发展主要受益于以深度学习为代表的机器学习技术，这让计算机可以从大量数据中自主学习与进化，从而作出比人类更高效、更精准、更廉价的预测与决策。正因如此，人工智能作为新的通用型技术，被认为将给经济和社会带来变革性影响，已被各国上升到国家战略和科技主权高度，成为不断升温的全球科技竞争的新焦点。

AI人工智能发展主流趋势

AI人工智能的不断进步发展，场景落地应用也变得多样化，对指纹识别、人脸识别、视频分析等等有着刚性需求，经过这些年的创新突破，用AI人工智能技术进行身份识别、特征识别或者行为分析，都已经成为了安防、金融等行业主流技术赋能和深研的方向，如今人工智能全面“渗透”整个多个产业，包括门禁考勤通行，视频监控等等行业。

而人脸视觉技术赋能产业成为行业的共识，但眼在这基础上深耕，加之SDC/SDK算法，使3D人脸视觉技术与企业考勤进行深度融合，让3D人脸视觉技术落地应用于企业考勤管理。

深度学习走向多模态融合

深度学习近年来持续成为产业热点，如计算机视觉已广泛应用于人脸识别、工业视觉和视频内容理解等领域。当前，深度学习正从语音、文字、图像等单模态向多模态智能发展。即通过对语音、视觉，甚至未来对嗅觉、味觉、心理等难以量化的信号开展多个模态的融合分析，将有效加强高阶认知技能的开发，推进深度学习从感知智能升级为认知智能。

但眼3D人脸视觉技术在深度学习上实现对人体姿态、表情和功能等的模拟仿真，打造高度拟人化的数字虚拟人，创造全新的人机交互方式。

解决口罩佩戴识别难题

人脸识别作为“无接触应用”中的典型技术，早已在防控中广泛运用。《2021年春运期间交通运输防控方案》中提到，将严格落实乘客测温、查验健康码、佩戴口罩等防控措施，同时积极推进人脸识别、电子客票等“无接触”服务。从方案内容可以发现，3D人脸识别正成为防控的基石技术之一。

但眼考勤云运用视觉算法SDC/SDK，赋能高清摄像头捕捉人物，通过3D人脸视觉技术使精度大幅提升，进一步降低了误识率和拒识率。即使在佩戴口罩与无口罩并存的复杂场景下，无需开发者额外进行开发操作，但眼考勤云都能够无缝兼容，完成精准识别，为防控中基于人脸识别的无接触服务提供了关键性技术支持。另外，但眼考勤云的3D人脸识别SDK可以离线运行，不受网络环境影响，在人流密集、无网络的环境下依旧能正常运行。

在未来，人脸视觉技术将得到充分的开发，更多的赋能企业发展，实现智能整合服务，促进产业链多角色协同，加速AI技术在各个领域的落地和应用。