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清华大学张长水教授:机器学习和图像识别(附视频、PPT下载)

张长水:大家好,我来自清华大学自动化系,主要做机器学习和图像识别的研究。现在人工智能很流行,机器学习也推到风口浪尖上,图像识别已经变成产品,新闻媒体告诉我们AlphaGo、AlphaGo zero已经战胜了人类、皮肤癌的识别超过了大夫、无人车已经上路测试,很快要量产。这些新闻仿佛告诉我们,图像识别的问题已经解决了,然而很多高科技做图像识别公司都还在高薪聘用掌握机器学习的人才。图像识别问题解决了吗?我们看看现在图像识别还有些什么问题。 一、大量数据 现在做图像识别,要求有大量的数据。什么叫大量的数据?比如上图是在业界做图像识别的数据集,包含很多类别的图像,像飞机、鸟、猫、鹿、狗。对于一个物体,需要有不同的表现,需要有不同的外观在不同的环境下的表现,所以我们需要很多照片素材。 尽管在我们领域里有很多大的数据集,但其实这些数据集远远不能满足我

南威尔士警方称,2017年欧洲冠军联赛决赛使用的人脸识别技术错误率超过90%

没有任何人脸识别程序是可以达到100%的准确率的,这是一个可预见的,且在未来相当长一段时间内都会存在的问题。 近日,南威尔士警方在一项记录请求中透露,其余2017年欧洲冠军联赛决赛等事件中使用的自动面部识别(AFR)“定位”系统,失误率达90%以上。 据悉,南威尔士警方原意是将人脸识别技术搭载在特定地点或车辆上的闭路电视监控系统中,基于一个包括50万张人物图像的数据库去检查、识别参赛者的。但在后期的调查了解中,警方发现,该系统一共标记了2470人,其中竟对2297人判断失误,仅对173人进行了正确的匹配。 南威尔士警方表示,这些“误报”是因为其他机构提供的图片质量不佳,而且,目前没有任何人脸识别程序是可以达到100%的准确率的,这是一个可预见的,且在未来相当长一段时间内都会存在的问题。 此外,警方还认为,尽管有大量错误判断,但这一人脸识别项目还是取得了“巨大的成功”,准确率也提高了很多。过去9个多月的时间里,他们已经做到了2000次正确匹配,且依据这些信息进行了450次的逮捕行动。接下来,警方还将继续在这方面进行深入研究,以尽快将准确率提升至一个令人满意的水平。 原文发布时间: 201...

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