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2022年2月11日 星期五
· 2021 年及以後的「臉部辨識」 —— 市場和趨勢
Face Bio-metrics under COVID (Masked Face Recognition Challenge & Workshop ICCV 2021) COVID 下的人臉生物特徵（蒙面人臉辨識挑戰和研討會 ICCV 2021）
臉部辨識成為全球生物辨識市場和數位化轉型工作中，越來越重要的一部分。臉部辨識市場的各個部分 —— 非常多樣化 —— 的成長速度將超過之前的預期。
3D人臉辨識軟體克服了 2D 人臉辨識的弊端，可在弱光或全黑區域工作
隨著對臉部辨識技術的投資增加和技術成熟，我們看到臉部辨識在某些案例中的使用量在增加，包括新應用案例。COVID大流行已被證明是這裡的重要驅動因素。
COVID-19 大流行還導致臉部辨識系統，與其他生物辨識技術相結合。由於大流行，預計數位化將在多個領域加速，一些人不可避免地會看到人臉辨識技術的使用增加。
對於科技行業來說，不斷成長的臉部辨識市場，總體上是財務上的福氣，純粹而簡單。重點通常放在人工智慧、機器學習（主要是深度學習）和機器視覺技術上，這些技術能夠將來自攝影機的圖像與數據庫，和複雜的臉部辨識系統中的圖像進行匹配，而這些技術得到了更多技術的增強。
有硬件、基礎設施來捕獲和解釋與邊緣運算相關的臉部辨識分析數據、連接方面、軟體、服務等等。
人臉辨識時代多種技術和應用領域融合
臉部辨識確實是多種技術相遇的生物辨識領域。下一代行動網路、5G 和邊緣技術將使其比現在更廣泛。
事實上，佈署人工智慧支持的安全攝影機的高密度網路，來監控任何事物很可能是 5G 蜂窩物聯網 （5G 和物聯網相遇的地方），可以產生相當大影響的第一個重要領域：國土安全。或者，更具體地說：使用支持人工智慧的安全攝影機的高密度網路。這不僅適用於國土安全，還適用於保護關鍵設施，甚至智慧城市和其他社區的安全。
在一次關於建築系統整合的採訪中，從智慧辦公室到機場和數據中心的設施中的臉部辨識被多次提及，我們研究了臉部辨識、物聯網、5G 和邊緣如何改變景觀。建築管理系統專家 Martin Feder 表示，建築系統將更多地進入 AV 通信世界，攝影機技術與人臉辨識相關聯。他還希望閉路電視和辨識能夠在 5G 塔台下，彈出的邊緣或微型數據中心的安全中發揮作用。換句話說：更多的用例和未來的成長。
大多數智慧手機臉部辨識將基於軟體，到 2024 年將有超過 13 億台設備具有該功能
如果你開始關注應用和案例級別，它甚至會走得更遠，因為臉部辨識在與政府、國防和安全監控無關的特定領域發展迅速。你可以區分消費者應用 app（通常與智慧手機相關）中臉部辨識的使用，和商業環境與安全中的臉部辨識技術。
臉部辨識技術市場受到 COVID-19 大流行的推動
隨著 COVID-19 大流行，臉部辨識技術也越來越多地用於數位醫療保健和疾病爆發預防，方法是將其與其他類型的生物辨識技術和應用相結合，從辨識佩戴防護頭飾的人，到包括溫度檢測在內的應用。
正如我們在一篇關於生物辨識市場的文章中所討論的那樣，大流行引起的需求正在改變人臉辨識技術市場的動態。根據 ABI Research 發布的報告，算法開發人員的價值主張，現在包括臉部和虹膜技術，能夠辨識和驗證（實際上是監視）部分或完全遮住臉部的人，包括戴口罩或防護頭飾。
此外，ABI Research 分析師 Dimitrios Pavlakis 表示，許多國家使用的能夠檢測體溫和發燒的技術，已經在准入和邊境控制方面進行了改造。最後，生物辨識遠端醫療應用於遠端醫療保健和遠端醫療，這兩者無疑在未來的數位醫療方法中得到加速。隨著整個生物辨識市場受到衝擊（尤其是僅接觸式生物辨識技術），這些技術正在經歷強制進化，而不是根據 ABI Research 的有機進化。人工智慧生物辨識公司正在引領研究公司的收費，中國公司投資最多的人工智慧人臉辨識應用的投資不斷增加。
注意：區分用於監控的臉部辨識（關於大規模監控的危險、偏見、個人數據保護和網路安全漏洞風險的辯論）和用於身份驗證的臉部辨識（通常用於人們想要使用的應用和通常辯論的主題較少）。
消費應用中的人臉辨識
許多人在聽到臉部辨識時，會立即想到機場和邊境檢查、監控和類似應用，但臉部辨識應用也在零售設施中進行了測試（不僅僅是為了安全，甚至用於自助結賬等等）。
人臉辨識技術還被社交網路用於數位行銷目的、醫療保健（患者篩查）、投票（政府）、訪問特定設施、進行刑事調查，有人說這對行動銀行的未來和行動商務（安全的行動支付和身份驗證）。
例如，根據瞻博網路研究，臉部辨識硬體，例如最近 iPhone 上的 Face ID，將成為智慧手機生物辨識硬體中成長最快的形式（從 2019 年估計的 9600 萬部智慧手機到 2024 年超過 8 億部）。
新技術的出現，如高清閉路電視(CCTV)和高解析度 3D 臉部辨識技術，以及虹膜辨識和情緒檢測，增強了臉部辨識市場
雖然在預測期內臉部辨識硬體，每年將成長 50% 以上，但這些軟體解決方案將在 13 億部智會手機上使用 Juniper Research，這得益於人工智慧的進步，iProov 和萬事達卡等公司提供足夠強大的臉部辨識身份驗證，用於支付和其他高端認證任務。
顯然，你可以想像在面向消費者的應用中，支付或其他服務（例如，訪問）需要身份驗證的其他場景。例如，在一篇關於酒店行業技術的文章中，我們提到了一位小組成員如何將臉部辨識視為支付和房間訪問的機會，同時考慮到數據隱私問題。當然，臉部辨識也已用於在酒店業以外的其他領域建立訪問權限。
人臉辨識軟體和服務
另一個正在成長的市場是臉部辨識軟體工具和解決方案。然而，很明顯，世界各地的成長不會相同，供應商也會有所不同。即使在 COVID-19 推動市場發展的情況下，臉部辨識在全球的看法也大不相同。
如你所知，臉部辨識、國土安全以及使用臉部辨識系統識別和驗證「犯罪分子」、法醫影像調查、跨境監控和執法是激烈爭論的主題。
媒體對 Clearview AI 故事的關注，我們有一個明顯巨大的 AI 圖像數據庫，該數據庫以非常可疑的方式建構（透過抓取社交媒體網站、公共網站等），並被執法部門和美國的代理機構只是最近的一個例子。此外，該公司似乎在美國和加拿大以外的其他國家的客戶和代理機構中有私營公司（與此同時，在訴訟的壓力下，Clearview AI 表示將不再與私營公司合作）。
關於在世界某些地區使用人臉辨識的大規模監視問題，是其他辯論的食糧。然後還有關於臉部辨識算法的偏見和濫用的所有問題。
人臉辨識變得更準確
儘管歐盟呼籲在一段時間內禁止臉部辨識應用（有遵守 GDPR 的個人數據保護規則的臉部辨識系統），並且在其他一些地區實際禁止使用臉部辨識，但臉部辨識並沒有消失。它繼續發展，變得越來越準確。
更強大的特殊微控制器和處理器，更好的圖像，更好的攝影機和單晶片上處理和邊緣運算，在攝影機內部和附近實現更多的智慧，3D 臉部辨識，以及神經網路算法帶來的更準確的臉部辨識算法，只是其中的一部分過去幾年的演變。
根據 NIST 的一份報告，臉部辨識技術的準確性在 2013 年至 2018 年間顯著提高。該報告使用了幾個二維圖像數據集，該報告指出，「準確性的提高源於整合或完全替代先前的方法，與基於深度卷積神經網路的方法。因此，NIST 表示，人臉辨識已經經歷了一場工業革命，算法對劣質圖像的容忍度越來越高，即使各種算法之間仍然存在顯著差異。
臉部辨識無處可去的主要原因：
- 需求很高（不僅僅是來自政府和執法部門，正如所說，在行銷、零售、保護關鍵設施等方面有應用），並且 COVID-19 大流行增加了需求，
- 所有國家和超國家組織都使用它，並將越來越多地使用它，儘管方式和原因不同，不同文化和態度的辯論也是如此，
- 儘管有更準確的生物特徵測量，但它更容易大規模使用，並為使用它的人提供更多機會，同時避免接觸生物特徵，從而避免衛生問題，
身份管理、邊境管理以及國土和軍事安全管理，對支持臉部辨識的生物辨識解決方案的需求不斷增加，這促使政府組織在很大程度上實施臉部辨識技術
關於後者：例如指紋的使用，這是近年來一些國家爭論的另一個話題，需要個人採取行動；嚴格來說，臉部辨識不會，至少在公共場所和沒有人告訴你它被使用的地方。
關於臉部辨識應用的辯論並不新鮮，但隨著 Clearview AI 的故事掀起波瀾，在主要公共場合禁止使用臉部辨識應用的呼聲，比以往任何時候都更加響亮。
然而，要考慮的問題不在於臉部辨識可以在這裡和那裡更好地使用。這是關於實現大規模監控的所有技術，以及我們如何建構一個數位監控環境，這種環境不可避免地會被大型科技公司和政府等機構濫用。這是一個人類和社會問題，我們將看到它在哪裡結束。
臉部辨識軟體系統和服務市場
是時候看看臉部辨識系統市場及其驅動因素了。根據一份報告，「對監控的日益成長的需求，已成為推動臉部辨識市場的主要因素之一」。這種不斷成長的需求來自哪裡，從哪裡得到最大的推動或最高，取決於你的判斷。
根據 MarketsandMarkets 的報告，到 2024 年，臉部辨識技術市場將達到 70 億美元。在 2019 年（32 億美元）至 2024 年期間，這意味著複合年成長率為 16.6%。為了說明這個市場的「重要性」，至少根據 MarketsandMarkets 的數據：全球物聯網支出預計將在 2022 年超過 1 萬億美元大關。
市場似乎很小。但鑑於未來的所有爭論和不確定性，預測其規模和演變似乎是一項非常具有挑戰性的任務。如前所述，該報告僅關注臉部辨識軟體工具和相關服務。或者換句話說：研究方法的範圍顯然沒有顯示超出解決方案和服務的全部「市場價值」，並且如上所述，臉部辨識基礎設施存在巨大的市場。
軟體工具涉及 2D 臉部辨識、3D 臉部辨識和臉部分析。可以想像，在 2D 表現不佳的幾個「案例」中，3D 臉部辨識技術比 2D 臉部辨識「更好」。從市場規模來看，它也是最大的細分市場，3D人臉辨識主要用於跨境監控、文件驗證和身份管理。
報告涵蓋領域的主要公司有 NEC（日本）、Aware（美國）、Gemalto（荷蘭，現為 Thales 的一部分）、Ayonix Face Technologies（日本）、Cognitec Systems GmbH（德國）、NVISO SA（瑞士）、 Daon（美國）、StereoVision Imaging（美國）、Techno Brain（肯亞）、Neurotechnology（立陶宛）、Innovatrics（斯洛伐克）、id3 Technologies（法國）、IDEMIA（法國）、Animetics（美國）和MEGVII（中國）。
該報告沒有考慮到 COVID-19 大流行的影響，因此需要「觀望」，才能全面了解這將如何導致市場加速。
人臉辨識軟體使用最多的國家和地區
鑑於所有現有舉措，亞太地區將在預測期內，實現最高成長也就不足為奇了，其中包括政府對安全和監控基礎設施的投資。
亞太地區的主要活動在中國、日本、新加坡，並且越來越多地在印度。促進成長的另一個因素是提高公眾意識，這確實是一個值得關注的重要因素。借助 COVID-19，尤其是中國大幅提高了其已經很高，且經常引起爭議的臉部辨識使用率。如前所述，中國的公司也是 ABI Research 在人工智慧人臉辨識應用上投資最多的公司，其中包括商湯科技、曠視科技、阿里巴巴和百度。
新的臉部辨識技術與現有遺留系統的整合，限制了臉部辨識解決方案在市場上的成長
在其他地區，美國、加拿大和英國一直在對臉部辨識進行大量投資，並將繼續這樣做。政府和國防垂直行業一直是市場的主要貢獻者，並且仍然是成長最快的行業之一。
在政府擁有的大型項目中，臉部辨識解決方案的採用也在增加，例如每個 MarketsandMarkets 的智慧城市和智慧交通。然而，到目前為止，「身份管理、邊境控制管理，以及國土和軍事安全管理對支持臉部辨識的生物辨識解決方案的需求不斷增加，促使政府組織在很大程度上實施臉部辨識技術」。
其他正在發生相當多的垂直領域包括銀行、金融服務和保險(BFSI)、醫療保健和零售以及教育。我們在其中一些領域的範圍內給出了一些應用案例。
一旦完全了解 COVID-19 對跨國家和地區的臉部辨識使用的影響程度，我們將立即更新本文。
臉部辨識簡而言之 —— 定義、未來、關注點
我們之前提到過 ABI Research 分析師 Dimitrios Pavlakis。在下面的短片中，數位身份和安全專家金雅拓於 2019 年底，發布了關於臉部辨識本質的一些觀點。
他將臉部辨識定義為一種生物辨識技術，它試圖根據臉部特徵辨識個人。Dimitrios 還解釋了臉部辨識的未來，如何與物聯網領域的應用相結合，例如汽車、智慧家庭，以及如前所述的智慧城市環境。
Dimitrios 還解釋了用於身份驗證和監控的臉部辨識之間的區別，當然，解決了許多問題。看看下面。
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· 過去 30 年，健康監測推動了軍事醫學的發展
Moments in Military Medicine: Health Surveillance
軍事醫學最重要的當下：健康監測
武裝部隊健康監測司繼續發展軍事健康監測，以發現新的和正在出現的危害，跟踪關注的疾病和傷害的發生率和趨勢。他們的努力支持我們在嚴酷條件下工作的服役人員，例如第 31 海軍陸戰隊遠征部隊的海軍陸戰隊參加在泰國舉行的 2020 年黃金眼鏡蛇演習（攝影：Marine Lance Cpl. Colton Garrett，第 31 海軍陸戰隊遠征隊）。
自 1991 年波斯灣戰爭結束以來，軍事健康監測發生了巨大的變化和改進。
「在過去的 30 年裡，軍事健康監測已經從為了知識而關注科學，發展為關注個體士兵、海軍陸戰隊、水手和飛行員的醫療準備情況，以確保他們在被要求時做好戰鬥準備並贏得國家戰爭，」國防衛生局武裝部隊衛生監督部門負責人、陸軍上校道格拉斯·巴茲克說。
那些調查海灣戰爭退伍軍人醫療投訴的人受到阻礙，因為相關記錄通常無法訪問或不存在。發現的記錄缺乏一致性和準確性，而且通常不是自動化的。
AFHSD 數據管理和技術支持部門負責人 Mark Rubertone 博士說：「過去 30 年來，數據收集、自動化和傳輸方面取得了進步。它允許創建強大的軍事人口縱向健康監測記錄。」
Badzik 同意，「2014 年，隨著國防衛生局的成立及其作為戰鬥支持機構的作用，以及 AFHSD（當時被稱為武裝部隊衛生監督中心）向 DHA 公共衛生局的過渡，這一趨勢得到了加速。AFHSD 的建立也顯著增加了服務公共衛生實體之間的監測協調。」
國防醫學監測系統 (DMSS) 等工具是一個不斷擴展的、完全整合的、相關的公共衛生監測系統，允許對服務人員的發病經歷，進行強有力的流行病學評估。其他「遠端訪問」工具，如國防醫學流行病學數據庫 (DMED)、社區流行病早期通知電子監視系統 (ESSENCE) 和健康監視瀏覽器 (HSE)，為用戶提供了無與倫比的即時、相關且可操作的資訊。
最新的工具 HSE 是一個支持 CAC 的動態地圖應用 app，它允許地理作戰司令部近乎實時地辨識全球健康威脅和疾病爆發。
此外，利用諸如國防部血清儲存庫 (DoDSR) 等儲存庫的生物樣本研究取得了進展，在過去 30 年中，該儲存庫收集了超過 7000 萬份冷凍血清樣本，這些樣本在服役人員身上收集到，極大地促進了我們對服役人員健康的了解。透過與 DMSS 數據庫中相關的人口統計、職業和醫學資訊的鏈接，DoDSR 提供了一個獨特而強大的資源，以支持進行軍事醫學監測、臨床護理和血清流行病學調查。
全面公共衛生監測的潛在價值眾多且廣為人知。從各種來源定期和系統地收集基於人群的人口統計、暴露和醫療結果數據，並將其整合到公共衛生監測系統中仍然非常重要。
「如果國防部資源得到適當和充分利用，未來國防衛生局所有部門的公共衛生官員將能夠發現新的和正在出現的危害，追踪關注的疾病和傷害的發生率和趨勢，並優先考慮和重點關注預防計劃」陸軍退役上校魯伯通說。
Badzik 進一步解釋說：「服務公共衛生實體之間的協調對於抗擊 COVID 大流行非常寶貴，它不在乎服務成員穿著什麼顏色的製服。雖然國防部內部的健康監測，仍然按照最高科學標准進行，但現在是透過提高個別服務人員的醫療準備情況來完成的。」
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