新型智慧社区中生物识别技术应用的趋势

-3-新型智慧社区中生物识别技术应用的趋势社区作为城市的细胞，与才智城市政务、公共服务和公共平安等系统高度融合，成为才智城市的一个重要组成部分，推动城市转型升级，促进城市可持续进展。当前的人工智能和生物识别技术算法都是在标准的数据环境训练出来，在贴近实战场景的算法还需要进一步优化，通过闭环数据打造循环训练实战数据模型，只有这样才能输出更好的产品。

在应用场景中，整合海量符合实际的数据资源，运用深度学习、机器学习解决更突出的不足问题需要有步骤的不折不扣的实现。例如最为广泛应用的人脸识别在处理深色肤色的人脸时效果很差，是由于机器在进行人脸检测、分析和识别的过程中需要对人脸图像进行预处理和特征提取，所以皮肤颜色越深面部的特征信息就越难提取，当消失光线不足状况下，无法实现精确     识别，还需不断努力查找合适的方法完善技术上的不足。

(1)综合人工智能技术在才智社区应用与训练平台前置的意义

生物识别技术尤其是人脸识别在社区场景中应用广泛，诸多人体行为识别也已经落地，全部的一切都存在识别率一般、误报率较高的问题。

综合人工智能技术是充分利用计算机视觉识别、语音识别、自然语言识别等综合技术实现更加高效、更加精准的的结果。以社区通行管理为例，社区居民进出单元门面部有遮挡时明显无法精确     识别，假如采纳视觉叠加智能语音的识别明显更加便利居民的自然习惯和提升服务手段多样化。

正是通过大量的数据进行训练才使得人工智能技术得以快速进展、快速落地。尽管如此人工智能技术还是处于初级阶段，通过标准化的训练数据训练的算法肯定存在许多不足，因此人工智能训练平台前置化是提升感知力量、提升算法力量的重要着力点。通过把场景数据进行实时积累、不断地训练可以打造出快速迭代的产品和支撑体系，这种结合前置化的训练平台的人工智能应用会具有极强的生命力。

(2)学问图谱将推动才智社区AI应用进阶

学问图谱(KnowledgeGraph)是一种语义网络，包含大量实体和概念及其之间的语义关系，学问图谱中所富含的实体、概念、属性、关系等信息，供应了从"关系'角度去分析问题的力量。正是由于才智社区的综合性、简单性以及参加者掩盖人群的全面性都打算了学问图谱技术是构建学问社区、才智社区的技术之一。它将提升社区才智大脑的力量，将给予移动信息端真正的才智力量、供应平台端全面的AI化、协同才智终端实现聪慧的小脑功能。学问图谱奠定的技术基础，与CV(计算机视觉)、ASR(语音识别)、以及NLP(自然语言处理)为才智社区AI可持续化、自我净化供应无限可能。才智社区学问图谱是个长期建设、完善的过程，不断地学习各种社区学问并形成学问推理力量，实现居民、政府、管理方等多方面的自动文字交互、语音交互、终端交互等需求，逐步实现社区管理高度自治。还可以引入保安、物业、政务办理等机器人，将会大幅度削减人力成本，制造一个全天候、高度智能、高效服务力量的才智社区支撑体系。

才智社区作为才智城市的基础单元，是城市才智化建设的详细应用与落脚点，才智社区通过多维数据融合汇聚了政府存量数据、社会开放数据、物联数据等数据，再通过社区才智大脑汇聚到城市大脑，实现城市智能应用和决策体系，逐步形成"一中心、一平台，多系统、多模型，泛感知、泛应用'的城市治理、城市服务、城市管理的新格局，最终实现社会管理与服务的智能化。