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‘牛宝’智能刷脸打开新“视界”

发布时间:2021-11-12 丨 浏览次数:482

本文摘要:不久前,在2017年美国国家标准和技术研究院组织的全球人脸识别技术测试中,中国人工智能技术团队多达俄罗斯、美国、法国的失败,成为第一支获胜的中国团队。

不久前,在2017年美国国家标准和技术研究院组织的全球人脸识别技术测试中,中国人工智能技术团队多达俄罗斯、美国、法国的失败,成为第一支获胜的中国团队。参加团队必须在百万级人脸数据库中找到目标人脸,或者在不出库的情况下区分。寻找照片来自出入境等现实业务场景,包括识别对象不能出现照相机前特定方向的非因应性照片。机器面对曝光过度、逆光、侧脸、远距离、低像素的挑战。

取决于指标在于搜索的准确率,以千万分之一的误报率下的性能为评价标准。搜索精度越高,参加者的算法就越能在更大规模的脸部数据库中得到可靠的搜索结果,更准确、更有效地完成身份验证。获得冠军的中国队——图科技的首席执行官朱龙指出,这不仅解释了来自中国的算法技术达到了世界各地的竞争对手,还具有更大的意义:我们的算法已经在十亿分之一的错误报告中超过了90%的识别率,已经打破了所谓的国际主流标准。脸部识别是科学家口中的计算机视觉,作为人工智能非常重要和重要的领域,现在处于惊人的发展阶段。

从我们自己的经验来看,我们的算法效率每年以100倍的速度完全提高。现在在数亿水平的脸上识别人并不难。

到目前为止,根据图技术建立了世界上第一个10亿级人物比较系统。朱玲说,非常简单,计算机视觉是生产人类视觉能力的机器,使计算机通过自学算法与人类对图像的解读程度相似。

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当计算机构建立了图像和视频的初始解读时,计算机视觉可以帮助人类突破局限性,改善生活。例如,目前图的主要技术探讨在计算图像识别和自然语言解读在安全、医疗、金融领域的应用的同时,还开展了嵌入式、人工智能芯片等研究开发。与计算机不同,人一睁开眼睛就能马上看到场景,人脑皮层至少完成了一半以上的大神经元参加视觉任务。在互联网、云计算、大数据等的协助下,科学家们也开始利用深刻的自学、神经网络等模型和方式教授计算机识别物体。

有趣的是,尽管人类希望计算机视觉与人类智慧相似,但在许多情况下,特别是机器获得大量数据的自学训练后,科学家们可能已经打破了计算机视觉处理能力。当计算机识别人的脸和物体时,它类似于从人的眼睛看物体到大脑汉译的最终结果的过程。我们的计算模型也类似于人的神经元传输方式,逐层构建高级神经网络。

朱玲和领导人、着名科学家霍金的弟子艾伦·尤尔,首先在实验室开发系统,不像传统的识别方式那样,而是通过反复的塔状结构对物体的结构作出反应,储量。朱玲指出,技术人才储备、市场环境成熟期和实践中的基础、数据资源是中国人工智能与世界上最弱的竞争优势。

对国家和员工来说,人工智能将进入极好的机会。


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