拿下人脸识别“世界杯”冠军！松下-NUS 和美国东北大学实战分享-低调大师

拿下人脸识别“世界杯”冠军！松下-NUS 和美国东北大学实战分享

2017-07-31 684

业界公认的人脸识别“世界杯”——微软百万名人识别竞赛 MS-Celeb-1M 结果日前公布。MS-Celeb-1M 的目标是识别百万人脸，是计算机视觉内最大规模的分类问题，并且竞赛的输入是一张图片，输出是一个人名，十分贴近现实中人脸识别的应用场景，有助于开发现实中需要的人脸识别系统。

新智元对竞赛冠军团队成员进行了采访，Panasonic-新加坡国立大学合作团队和美国东北大学各自分享了他们的技术思路和参赛经验。

百万名人识别竞赛：数据收集、清洗、训练至关重要

MS-Celeb-1M 百万名人识别有两个子命题，一个是百万名人识别。其中，参赛者需要根据（但不限于）挑战赛提供的数据集作为训练数据，开发图像识别系统，识别混在百万人中的 1000 个人。

这个题目的关键在于，参赛者并不知道具体要识别哪 1000 人。因此，为了实现尽可能高的召回率

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IBM沃森：人工智能如何让报税人受益？

techrepublic 在美国，为了公平起见，个人所得税需要全民自行向相关机构进行申报。这要求报税人需要清楚地知道自己需申报哪一项，具体数额是多少。但这对他们来说往往费时费力，而且，最终选择的申报项目还不是对自己最有利的。不过别怕，2017年，IBM 沃森（雷锋网(公众号：雷锋网)关于沃森的相关报道请点击这里）和 H&R Block 公司已经可以为你解决这个问题啦！雷锋网获知，H&R Block 公司（美国一家为市民提供税务筹划、银行服务等业务的金融公司）于上周三发布了新闻发布会，宣布未来将与IBM沃森展开合作，并表示此次合作是沃森系统第一次应用在税收准备工作当中。今年 1 月，H&R Block 公司的 100 名员工对这项技术进行了测试。H&R Block 首席执行官 Bill Cobb称，目标

2017-08-01

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深度学习的概念于2006年提出，是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像、声音和文本，已被应用于许多领域，如人脸识别、语音识别等。深度学习已成为人工智能领域研究的热点。随着人工智能的迅速发展，通过深度学习，用计算机来模拟人的思考、推理、规划等思维过程和智能行为取得了长足进步。人工智能的重要特征就是拥有学习的能力，也就是说系统的能力会随着经验数据的积累不断演化和提升。近年来，正是得益于深度学习为大数据处理开辟了有效途径，人工智能得到了空前发展。（一）机器学习来源于早期的人工智能领域，是计算机科学和统计学的交叉学科。它使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件进行决策和预测。传统人工智能的机器学习是通过标记数据进行有监督学习，随着时间推移其多样性、复杂性和进化力也随之增长，呈现加速度特点，对于这种传统算法数据量越大负担越重，很容易达到极限或产生错误结果。深度学习有明显长处，首先它是一套丰富的建模语言，或者说是建模框架，可以用来表达数据内在的丰富关系和结构，比如图像中的2D空间结构，自然语言的时序结...

2017-08-01

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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