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用于表示人臉的大量特征從哪來?這便是深度學(xué)習(xí)(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))發(fā)揮作用的地方。它通過在千萬甚至億級別的人臉數(shù)據(jù)庫上學(xué)習(xí)訓(xùn)練后,會(huì)自動(dòng)總結(jié)出最適合于計(jì)算機(jī)理解和區(qū)分的人臉特征。
算法工程師通常需要一定的可視化手段才能知道機(jī)器到底學(xué)習(xí)到了哪些利于區(qū)分不同人的特征,當(dāng)然這部分不是本節(jié)重點(diǎn)。
闡明了不同人臉由不同特征組成后,我們便有了足夠的知識來分析人臉識別,到底怎么識別。
以人臉識別和深度學(xué)習(xí)為核心,為政企商客戶提供計(jì)算機(jī)視覺與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的各項(xiàng)**技術(shù)服務(wù)、軟硬件一體化解決方案,助力各行業(yè)客戶在人工智能時(shí)代獲得自主迭代和自我學(xué)習(xí)的人工智能創(chuàng)新和應(yīng)用能力。
近幾年,人臉識別技術(shù)在安防領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,動(dòng)態(tài)人臉識別,它離我們的日常生活越來越近,手機(jī)、商場、公園等都可以看到它的身影。
據(jù)相關(guān)分析報(bào)告顯示,預(yù)計(jì)今年起人臉識別市場規(guī)模將保持20%左右的增速,到2022年,全球人臉識別市場規(guī)模將達(dá)75.95億美元。可以說,未來幾年將是人臉識別技術(shù)成熟與普及的關(guān)鍵之年。
當(dāng)前的人臉識別系統(tǒng)主要包括四個(gè)組成部分:人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。隨著未來數(shù)據(jù)的增長,在數(shù)據(jù)匹配,將面臨著更大的挑戰(zhàn)。
人臉識別用途很大,但目前人臉識別技術(shù)有很多不足,如對周圍的光線環(huán)境敏感,可能會(huì)影響識別的準(zhǔn)確性,在面對黑暗、相似等復(fù)雜場景,識別率表現(xiàn)不佳。
近幾年雖然國內(nèi)企業(yè)在人臉識別技術(shù)取得了一定的成績,但還是有很多方面需要努力,如透過車窗玻璃識別人臉、夜間識別、紅外識別等這些技術(shù)仍待企業(yè)去研發(fā)。
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