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什么是SeetaFace开源人脸识别引擎?

雷锋网按:本文作者VIPL_Face 区分不同的人是很多智能系统的必备能力。为实现此目的,一种可能的技术手段是通过对人脸的光学成像来感知人、识别人,即所谓的人脸识别技术。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,成为计算机视觉领域最为成功的分支领域之一。 然而,人脸识别并非完全成熟的技术,离公众期望的全面应用尚有距离,还需要学术界、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!我们希望改变现状,因此开源了SeetaFace人脸识别引擎。该引擎由中科院计算所山世光研究员带领的人脸识别

了解的四大关键性概念

【51CTO.com快译】AI(人工智能)是研究开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。具体到应用来说,每一个人工智能解决方案都建立在四个基础之上,还没搞清楚?来看看我们的快速指南吧! 毋庸置疑,人工智能正在席卷整个世界,层出不穷的创新应用正实践于所有行业和领域。正如电影中描述的那样,人类使用人工智能机器人代替医生已经有几十年的时间,上至各行各业的专家,下到普通消费者,人工智能正在帮助我们更快的诊断和解决问题,比如进行精密的手术,比如用语音命令播放一首歌曲。 大众只注意到人工智能带来的益处,而对于专业人士来说,有四个概念必须要了解:分类方法、类别、机器学习和协同过滤。这四个支柱也代表了分析过程中的步骤。分类方法涉及创建特定问题域的度量(例如财务、网络)。类别涉及哪些数据与所需解决的问题最为相关。机器学习包括异常检测、聚类、深度学习和线性回归。协作过滤涉及在大型数据集上寻找模式。 分类方法人工智能需要大量与所解决问题相关的数据。创建人工智能解决方案的第一步是创建"设计意图的指标",它用于对问题进行分类。用户是否试图构建一个能起到关键作用的系统,帮助...

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