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深度学习之视频人脸识别系列(一):简介

【磐创AI导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第一篇文章,介绍了人脸识别领域的一些基本概念,分析了深度学习在人脸识别的基本流程,并总结了近年来科研领域的研究进展,最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异。 一、基本概念 人脸识别(face identification)人脸识别是1对n的比对,给定一张人脸图片,如何在n张人脸图片中找到同一张人脸图片,相对于一个分类问题,将一张人脸划分到n张人脸中的一张。类似于管理人员进行的人脸识别门禁系统。 2.人脸验证(face verification)人脸验证的1对1的比对,给定两张人脸图片,判断这两张人脸是否为同一人,类似于手机的人脸解锁系统,事先在手机在录入自己的脸部信息,然后在开锁时比对摄像头捕捉到的人脸是否与手机上录入的人脸为同一个人。 3.人脸检测(face detection)人脸检测是在一张图片中把人脸检测出来,即在图片上把人脸用矩形框出来,并得到矩形的坐标,如下图所示。 人脸关键点检测根据输入的人脸图像,识别出面部关键特征点,如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点的坐标,如下图所示。 人脸矫正(人脸对齐)...

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业务人员甚至门卫大爷也能训练人工智能?曾经只出现科幻电影中的一幕真的发生了。7月18日,阿里巴巴机器智能技术实验室宣布在阿里云正式发布智能语音自学习平台公有云产品,突破性地提供一键式语音智能自助优化方案,使得语音识别优化不再依赖于语音供应商的专家服务,让不懂技术的人员从此也可以快速显著提升自己业务的识别准确率满足业务需求。 传统的语音识别优化依赖于语音识别AI科学家来进行,对于很多智能项目的实施而言,这种方式存在几大难题:首先是项目进展受限于集中在语音供应商的AI科学家资源,其次是后续项目效果优化周期数以周记甚至数以月记,人工智能不再智能。 阿里巴巴机器智能技术实验室这次推出的自学习平台正是为了解决上述问题。自学习平台提供一键式的语音智能自助优化方案,支持用户进行从词级别到篇章级别的效果优化。使用自学习平台的人员只需要整理好对应领域的

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。