數娛攜手阿裡親橙裡啟動掃臉娛樂，微美全息AI人臉智能化

　　萬衆矚目的阿裡巴巴商業配套項目親橙裡開業了一段時間了,也迎來了全球第一台具有人臉識别功能的娃娃機誕生，也是掃臉功能在線下娛樂行業的又一個場景落地。作為全場娃娃機項目合作夥伴數娛科技，以科技驅動“新娛樂”模式與阿裡“新零售”理念緊密結合，帶來了掃臉支付在新娛樂領域的嶄新應用。

　　早前馬雲推出“新零售”概念，并通過互聯網把聲音放大千百倍傳送至全國。帶出了場景化、賦能化、扁平化、快捷化等新零售理念，而在親橙裡項目中已落地“掃臉消費”、“千人千面”、“零負擔購物”、“AR導購”、“魔幻試衣”等阿裡新技術成果。親橙裡除了彙集了如盒馬鮮生、天貓國際線下店等幾乎所有阿裡零售品牌外，同時還引入了星巴克、英孚等諸多品牌。而推行科技驅動“新娛樂”的數娛科技，創新式在娃娃機中引入掃臉啟動技術，正與阿裡推行“新零售”概念完美結合。

　　數娛趣抓娃娃機線上平台将與阿裡親橙裡的用戶系統打通，親橙裡會員可以用積分兌換免費遊戲機會，真正實現線上線下互聯。現在，為了饋贈用戶，在開業期間，親橙裡用戶可獲得多次免費掃臉啟動機會。

　　随着AI人工智能、物聯網技術的發展，人臉識别技術的應用受到各行業的熱捧、青睐，阿裡、騰訊、百度等各大科技名企和資本市場相繼紛紛投入其中，這是繼移動互聯網潮流廣受熱捧後的又一次在社會輿論中掀起的一波科技浪潮，魯迅說"世界上本來沒有路，走的人多了，也就變成了路"，道德經："無名天地之始，有名萬物之母"同樣闡釋了從無到有的形成過程，商業市場潮流的更替又何其不是這個道理，市場中原本沒有一種牽引力來主導市場規則潮流的變化，造勢潮流的人多了，堅持做的人多了，市場便自然形成一種默契所向一緻。

　　現今人臉識别産品已廣泛應用于金融、公安、邊檢、政府、航天、醫療等衆多領域。螞蟻金服集團的專家陳繼東表示：未來的支付方式，希望是無設備方式，不用卡，不用手機，掃下人臉就可以完成支付。生物識别這更加方便先進、安全的支付方式必然成為未來的發展趨勢。盡管如此，掃臉識别支付技術在線下娛樂領域還是比較單薄，為什麼呢?

　　人臉識别通過産品和算法進行處理，目前技術算法準确率達到99%，但拿到實際産品使用環境下準确率可能隻有75%甚至更低。原因是在實際應用中，産品收集人臉特征數據會因産品自身速度、穩定性、應用場景的光線、角度等因素對識别結果産生一定影響，降低整體識别準确度。

　　AI人工智能概念的廣為流傳，人臉識别技術的創新和應用，逐漸形成了一種知行合一、良性的社會氛圍和社會價值，而這種價值正在不斷地引領科技領域的深度發展方向。

　　微美全息WIMI專注于計算機視覺全息雲服務。微美全息覆蓋從全息計算機視覺AI合成、全息視覺呈現、全息互動軟件開發、全息AR線上及線下廣告投放、全息ARSDK支付、5G全息通訊軟件開發、全息人臉識别開發、全息AI換臉開發等全息AR技術的多個環節，是一家全息雲綜合技術方案提供商。其商業應用場景主要聚集在家用娛樂、光場影院、演藝系統、商業發布系統及廣告展示系統等五大專業領域。

　　全息3D人臉識别軟件的開發基于微美的全息成像特征成像檢測和識别技術、模闆匹配全息成像檢測技術，以及基于深度學習和訓練的視頻處理和識别技術。傳統的2D面部識别技術是一種基于面部特征的識别技術，它從面部圖像或面部視頻流中捕獲信息，并自動檢測和跟蹤目标面部;微美的全息3D面部識别技術是全息成像捕捉和3D肖像的結合的識别技術。微美專注于軟件技術的開發和應用，并擁有AI、機器識别技術、機器學習、模型理論和視頻成像處理技術。全息3D面部識别技術是一種利用結構光和紅外光的集合技術，所收集的特征點可以超過30,000點;傳統2D面部識别技術的收集特征點不到1000點。并且3D技術受到周圍環境的影響較小，有望克服傳統2D面部識别技術中發現的如光線、姿勢、遮擋、動态識别和面部表情等許多問題。

　　全息面部變化技術基于全息3D圖層替換技術，包括基于AI的圖像識别和動态融合處理技術，實時跟蹤圖像以及用其他面部替換面部。該技術取代視頻幀中的人臉，合成視頻并添加原始音頻。微美已經在全息AR插件廣告應用中驗證了這些技術模塊，并将繼續開發和升級這些技術模塊。微美相信這項技術将為名人廣告，電影發行和直播視頻流等應用帶來新的業務增長。

　　微美的全息圖像處理功能定期進行優化和改進，包括兩項核心技術：全息AI面部識别技術和全息AI面部變化技術。由于視頻處理和識别技術的發展，微美基于圖像檢測、識别、模闆匹配、圖像動态融合和替換的全息AR廣告和全息成像服務目前在行業中處于靠前地位。

　　目前，客戶主要包括廣告商、分銷渠道、應用開發商和娛樂公司，涵蓋制造業、房地産、娛樂、科技、媒體和電信、旅遊、教育和零售等行業。目前主要有全息AR廣告服務客戶和AR SDK支付客戶。對于AR廣告服務，會根據觀看次數收取服務費;對于AR SDK支付服務，會收取最終用戶支付的總費用的一定百分比。

　　随着人工智能的發展，在全球信息化、雲計算、大數據的背景下，生物識别技術的應用面會越來越大。其中人臉識别技術會朝着網絡化、雲技術、多模式融合的趨勢發展。也會有更多這個類型的企業發展起來。