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    【难度越大,优势越大】腾讯AI Lab刷新人脸识别与人脸检测国际记录

    编辑:闻菲 【新智元导读】日前,腾讯AI Lab在国际最大、最难的人脸检测平台WIDER FACE与热门人脸识别平台MegaFace多项评测指标获得第一,刷新了行业纪录。研究人员表示,通过有针对的优化,这些模型都可以投入实用,并且与竞赛中表现出的性能基本齐平。 人脸检测是让机器找到图像视频中所有人脸并精准定位其位置信息,是人脸识别的前提和基础。由于视角、光照、遮挡、姿态、年龄变化等复杂因素的干扰与影响,真实场景下的人脸检测与识别问题一直极具挑战。优秀的人脸技术在政务、金融、安防等领域都具有极高应用价值。 日

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    在警察领域高级人脸识别技术的一致性

    【导读】来自英国伯恩茅斯大学实验室的研究人员作出的贡献。近年来,人们对具有较高识别能力的人越来越感兴趣。然而,对这些人的识别主要依赖于一次单一的人脸记忆测试的标准性能。目前调查旨在审查30名警察的高级人脸识别技能的一致性,既包括进入同一过程的测试,也包括进入人脸处理不同组成部分的测试之间的一致性。各相关指标的总体绩效指标被发现,以孤立的测试分数确定不同的优秀表现。此外,不同表现的目标现值和目标缺席指数,表明信号检测措施是最有用的绩效指标。最后,观察到优越的记忆和匹配性能之间的分离。因此,超级识别器筛选程序应该包括总结相关测试多次尝试的总体指数,允许个人在不同(有时非常具体)的任务上进行高度排序。

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    深度人脸识别中不同损失函数的性能对比

    无约束人脸识别是计算机视觉领域中最难的问题之一。人脸识别在罪犯识别、考勤系统、人脸解锁系统中得到了大量应用,因此已经成为人们日常生活的一部分。这些识别工具的简洁性是其在工业和行政方面得到广泛应用的主要原因之一。但是同时,这种易用性掩盖了工具设计背后的复杂度和难度。很多科学家和研究人员仍然在研究多种技术以获得准确、稳健的人脸识别机制,未来其应用范围仍然会以指数级增加。2012 年,Krizhevsky 等人 [1] 提出 AlexNet,这一变革性研究是人脸识别领域的一项重大突破,AlexNet 赢得了 ImageNet 挑战赛 2012 的冠军。之后,基于 CNN 的方法在大部分计算机视觉问题中如鱼得水,如图像识别、目标检测、语义分割和生物医疗图像分析等。过去几年研究者提出了多种基于 CNN 的方法,其中大部分方法处理问题所需的复杂度和非线性,从而得到更一般的特征,然后在 LFW [12]、Megaface [13] 等主要人脸数据集上达到当前最优准确率。2012 年之后,出现了很多基于深度学习的人脸识别框架,如 DeepFace [14]、DeepID [15]、FaceNet [16] 等,轻松超越了手工方法的性能。

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