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中科院称研制出精度为99.8%的人脸识别技术
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| 发表时间:2014-09-17 20:40 | 作者:WinterIsComing
出处:http://www.solidot.org
中科院重庆绿色智能技术研究院称研制出了识别率99.8%的人脸识别系统。该研究院智能多媒体技术研究中心主任周曦表示,目前正在开发的人脸识别移动支付系统,预计将在2015年下半年推出使用。他介绍说,“在人脸识别方面,我们自主研发了可移动式人脸数据采集阵列,能采集91个角度、多种复杂光照、不同遮挡及室内室外多种环境下的人脸图像。我们建立了全球最大的亚洲人人脸特征训练数据库,拥有超5000万张人脸训练数据。在美国卡内基梅隆国际标准人脸识别测试库,我们达到了99.8%的识别率,而国际上其他算法的最好结果为97.6%。”根据研究院的一篇新闻稿,基于异构深度神经网络的人脸识别系统已在重庆、新疆、上海等地部署应用。99.8%听起来很高,但如果真的应用于实际会造成大量误报:举例来说,假设10亿人中有10万名嫌疑人,也就是说9.999亿人是无辜的,0.2%的误报率意味着约200万人会被错误标记为嫌疑人,而真正的嫌疑人会有200人逃脱。
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既要高精度也要高性能,人脸识别主流算法大合集
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在 上一篇文章中,我们回顾了人脸识别算法的发展历程,介绍了人脸识别算法从传统机器学习算法到现在的深度学习算法的演进历程. 接下来,我们将详细介绍一下人脸识别常见的应用方式,以及现在主流的人脸识别算法. 1.人脸识别的主要应用方式. 为了讲清楚人脸识别算法的设计思路,有必要首先介绍人脸识别在实际场景中的主要的三种不同的应用方式.
【人脸识别】初识人脸识别
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由于导师给我们布置了每周阅读两篇大牛论文,并写ppt的任务. 反正ppt都写了,所以我想干脆直接把ppt的内容再整理一下写成博客. 近期的阅读论文都是 人脸识别相关的主题. 如果你研究过人脸识别,或者对这方面有兴趣,那么你一定听说过Paul Viola. 他可以算得上是人脸检测识别的始祖,他的一篇大作《RobustReal-time Object Detection》可以说是人脸识别领域最重要的一篇论文.
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新京报 报道了人脸识别的地下黑产交易,有许多应用都需要人脸验证,创造了对人脸验证的一种需求,催生了一个地下产业链. 报道称,人脸识别的优质数据需要一百元一套,而便宜量大的仅需要 0.5元一套. 报道称一小部分来自网络刷单兼职人员,大部分来自企业内部员工. 人脸识别的黑产商贩称,市面上流通的手持身份证照片大多是在小额贷款平台和公司野蛮发展期间,泄露出来的,还有部分是从各行业收集而来的,这种信息交易和使用一般情况下不会被人发现,“当时很多人借钱不还,平台就把这些信息拿出来卖钱了,刚开始挺贵的,现在层层转卖就便宜了.
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其中的一个特性是getUserMedia( W3C规范 ). 它是一个JavaScript API,可以让你访问(需要权限)用户的网络摄像头和麦克风. 今天发现一篇文章写的很有趣,叫你如何使用HTML5进行人脸识别. 在网页内进行人脸识别,很好很强大. “现代Web”不断发展出不少有趣的API,但你并不会在大多数项目中使用到所有的内容.
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人脸识别发展史与算法综述
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计算机科学家已经开发出一种新的人脸识别算法,在识别人脸的能力上比人类本身更加强大. 我们每个人都有过认不出某个自己曾经认识的人的经历,在不同的姿势、光照和表情下,这其实是一件比较困难的事情. 计算机识别系统同样存在这些问题. 事实上,尽管全世界的计算机科学家努力了这么多年,还是没有任何一种计算机识别系统在识别人脸方面能够像人类一样强大.
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