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【PConline 资讯】人脸识别技术在公共安全、执法、移动互联网和娱乐领域都有大量应用，是计算机视觉和人工智能研究领域一个重要挑战。近日，来自香港中文大学的汤晓鸥、王晓刚及其研究团队宣布，他们所研发的DeepID人脸识别技术比肉眼识别更精准，准确率超过99%。 该计算机视觉研究组所研发的深度学习模型DeepID， 在LFW（Labeled Faces in the Wild）数据库上获得了99.15%的识别率，而LFW是人脸识别领域使用最广泛的测试基准。实验发现，如果仅给出人脸的中心区域，肉眼在LFW上的识别率97.52%。此前，该研究小组曾开发了一个基于高斯过程的人脸识别技术GaussianFace，得到98.52%的识别率。这也是计算机自动识别算法的识别率首次超过肉眼。DeepID将GaussianFace人脸识别纪录推进一步，首次超过99%的LFW识别率。
与DeepFace需要700多万人脸数据作为训练相比，DeepID只需使用20万张人脸数据和数台NvidiaK40 GPU，而汤晓鸥认为，人脸识别领域仍有大量工作需要做，很多算法也需要在实际应用中不断改善。他的实验室已经基于最新的技术突破制作出完整的一套人脸图像处理系统SDK，包括人脸检测、人脸关键点对准、人脸识别、表情识别、性别识别、年龄估计等各种基础技术包。 此外，研究组将深度学习作为团队的另一核心研究方向，设计包括人脸对准、行人检测、姿态估计、人体图像分割、车型识别、大规模人群监控、通用物体识别和检测、互联网图像检索等在内的，诸多深度学习模型，深度学习试图模仿人脑利用神经网络来感知外界。[返回频道首页] >> 网络论坛 - 业界动态 - 新品情报 - 无线网络 - 网络存储 - 网络安全 - 安防监控 - 技术应用 - 解决方案 << |
