(相關(guān)資料圖)
張大鵬 加拿大皇家科學(xué)院院士、加拿大工程院院士、深圳市模式分析與感知計(jì)算重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任、深圳市人工智能與機(jī)器人研究院中心主任
進(jìn)行人體生物特征獲取時(shí),我們可以得到兩個(gè)不同的特征,一個(gè)是生理特征,如指紋、人臉等;另一個(gè)是行為特征,其公共屬性可以代表這個(gè)人的體表信息,可以用于身份鑒別。我們的研究認(rèn)為,生物特征識(shí)別實(shí)際上是模式識(shí)別的一個(gè)平臺(tái),是隸屬于人工智能的一個(gè)方面。
近年來生物特征識(shí)別發(fā)展迅速。從市場(chǎng)來看,這些特征識(shí)別主要是基于人臉的幾何信息、指紋特征、虹膜特征。但我們經(jīng)過多年研究認(rèn)為,這三個(gè)方面盡管具有廣泛的市場(chǎng),但是仍然具有一定局限性。經(jīng)過數(shù)據(jù)分析,我們認(rèn)為掌紋識(shí)別的精確度要高于指紋識(shí)別和人臉識(shí)別,因?yàn)槠涮卣鞲?。此外,掌紋識(shí)別穩(wěn)定性高、抗干擾能力強(qiáng)、錯(cuò)誤率低,且可以通過多模態(tài)大數(shù)據(jù)采集和分析。我們希望通過高精度自動(dòng)掌紋識(shí)別系統(tǒng),強(qiáng)化中國(guó)自主身份鑒別技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用,助力大灣區(qū)的“大智造”。
此外我們也在開發(fā)無損失無疼痛的中醫(yī)體外診察智能分析系統(tǒng)。我們把中醫(yī)的望聞問切應(yīng)用到了聽覺、嗅覺、觸覺感知系統(tǒng)的建設(shè),比如系統(tǒng)能通過舌像推理出人的病種,同時(shí)通過放大數(shù)據(jù)庫和病種研究,還可以進(jìn)一步判斷人的整體健康或者亞健康狀況。
我們還通過中醫(yī)理論對(duì)脈象進(jìn)行了研究,認(rèn)為心電圖和脈象是不同的,因此脈象是不可取代的。我們還有一些其他分析研究方向,如通過病人語音來了解他的病理信息,對(duì)肺病、帕金森、神經(jīng)疾病等進(jìn)行綜合分析。
關(guān)鍵詞: