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专访阅面科技童志军:FDDB、LFW双夺冠的人脸识别技术

人工智能领域有很多比赛,近年来,随着领域不断升温,在学术界之外,很多技术创业公司也开始参加各种大赛,来证明自己的技术实力。除了火热的各种机器人比赛之外,在深度学习、机器视觉等领域的算法比赛也逐渐被人关注。「人脸识别」作为机器视觉中重要的应用领域,肯定也少不了。说到人脸识别,首先,先介绍两个老牌的比赛: FDDB FDDB的全称为Face Detection Data Set and Benchmark,是由马萨诸塞大学计算机系维护的一套公开数据库,为来自全世界的研究者提供一个标准的人脸检测评测平台。它是全世界最具权威的人脸检测评测平台之一,包含2845张图片,共有5171个人脸作为测试集。 测试集范围包括:不同姿势、不同分辨率、旋转和遮挡等图片,同时包括灰度图和彩色图,标准的人脸标注区域为椭圆形。值得注意的是,目前FDDB所公布的评

如何判断人脸识别是否准确?SeetaFace助你一臂之力|AI科技评论

对不同的人进行区分是很多智能系统的必备能力。所谓的人脸识别技术也是为了实现此目的开发出来的,通过对人脸的光学成像来感知人、识别人。经过几十年的研发积累,特别是近年来深度学习技术的涌现,人脸识别取得了长足的进步,在安防、金融、教育、社保等领域得到了越来越多的应用,也成为计算机视觉领域最为成功的分支领域之一。 然而,人脸识别并非是完全成熟的技术,离公众期望的全面应用尚有距离,仍然需要学术界、工业界的共同努力。为此,整个人脸识别社区需要有基准(Baseline)系统,而且基准系统的水平显然会极大影响着该领域的发展水平。可是令人尴尬的是,这个领域迄今尚无一套包括所有技术模块的、完全开源的基准人脸识别系统。最新开源的SeetaFace人脸识别引擎也许能改变这个现状,该引擎代码由中科院计算所山世光研究员带领的人脸识别研究组研发。代码基于C++实

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