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智能刷臉 打開(kāi)新“視界” 中國(guó)團(tuán)隊(duì)獲人臉識(shí)別技術(shù)測(cè)試
2017年11月29日 08:49:21來(lái)源：《人民日?qǐng)?bào)》點(diǎn)擊量：32476
導(dǎo)讀不久前，在2017年美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院組織的人臉識(shí)別技術(shù)測(cè)試上，一支中國(guó)人工智能技術(shù)團(tuán)隊(duì)超過(guò)來(lái)自俄羅斯、美國(guó)、法國(guó)的對(duì)手，成為個(gè)獲得的中國(guó)團(tuán)隊(duì)。
　　【中國(guó)安防展覽網(wǎng) 品牌專欄】不久前，在2017年美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院組織的人臉識(shí)別技術(shù)測(cè)試上，一支中國(guó)人工智能技術(shù)團(tuán)隊(duì)超過(guò)來(lái)自俄羅斯、美國(guó)、法國(guó)的對(duì)手，成為個(gè)獲得的中國(guó)團(tuán)隊(duì)。
 
　　參賽團(tuán)隊(duì)需要在百萬(wàn)量級(jí)人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中找到目標(biāo)人臉或判斷其在不在庫(kù)中。查詢照片來(lái)自出入境等真實(shí)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，包含識(shí)別對(duì)象不在攝像頭前特定位置的“非配合性”照片。機(jī)器面臨曝光過(guò)度、逆光、側(cè)臉、遠(yuǎn)距離、低像素的挑戰(zhàn)。衡量指標(biāo)在于搜索的準(zhǔn)確率，以千萬(wàn)分之一誤報(bào)率下的性能為評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。檢索準(zhǔn)確率越高，就意味著參賽者的算法可以在更大規(guī)模的人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中獲得可靠檢索結(jié)果，可以更準(zhǔn)確、地完成身份驗(yàn)證。
 
　　贏得的中國(guó)團(tuán)隊(duì)——依圖科技的執(zhí)行官朱瓏認(rèn)為，這除了說(shuō)明來(lái)自中國(guó)的算法技術(shù)超過(guò)了的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，還有更大的意義：我們的算法已經(jīng)在十億分之一的誤報(bào)下達(dá)到超過(guò)90%的識(shí)別率，已經(jīng)能夠超越所謂的主流標(biāo)準(zhǔn)。
 
　　人臉識(shí)別就是科學(xué)家口中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)，作為人工智能極其重要和關(guān)鍵的領(lǐng)域，目前正處在超乎想象的快速發(fā)展階段。“從我們自己的經(jīng)驗(yàn)看，我們的算法效率幾乎以每年100倍的速度在提高?，F(xiàn)在在幾億量級(jí)的面孔中識(shí)別出一個(gè)人，并不是什么難事。”之前，依圖科技搭建了10億級(jí)人像比對(duì)系統(tǒng)。
 
　　朱瓏說(shuō)，簡(jiǎn)單講，計(jì)算機(jī)視覺(jué)是制造有人類視覺(jué)能力的機(jī)器，讓計(jì)算機(jī)通過(guò)學(xué)習(xí)算法接近人類對(duì)圖像的理解程度。而當(dāng)計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)了對(duì)圖像和視頻的初始理解，計(jì)算機(jī)視覺(jué)就能幫助人類突破局限性，改善生活。例如，目前依圖的主要技術(shù)聚焦在計(jì)算圖像識(shí)別和自然語(yǔ)言理解在安防、醫(yī)療、金融領(lǐng)域的應(yīng)用，同時(shí)也在進(jìn)行人機(jī)交互、人工智能芯片等研發(fā)。
 
　　不同于計(jì)算機(jī)，人一睜眼就能迅速看到和看明白一個(gè)場(chǎng)景，因?yàn)槿说拇竽X皮層至少有一半以上的海量神經(jīng)元參與了視覺(jué)任務(wù)的完成。在互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等幫助下，科學(xué)家們也開(kāi)始利用深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型和方式來(lái)教會(huì)計(jì)算機(jī)識(shí)別物體。有意思的是，盡管人類希望計(jì)算機(jī)視覺(jué)接近人類智慧，但在很多場(chǎng)合特別是機(jī)器得到海量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練后，科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺(jué)處理能力似乎已經(jīng)超越了人類大腦。
 
　　“計(jì)算機(jī)識(shí)別人臉和物體的時(shí)候，有點(diǎn)像從人眼看見(jiàn)物體到大腦譯出終結(jié)果的過(guò)程。我們的計(jì)算模型也類似人的神經(jīng)元傳遞方式，一層一層搭建起的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。”朱瓏和導(dǎo)師、科學(xué)家霍金的弟子艾倫·尤爾，早在實(shí)驗(yàn)室中研發(fā)出新系統(tǒng)，通過(guò)遞歸式塔狀結(jié)構(gòu)來(lái)表示物體的結(jié)構(gòu)，而不是像傳統(tǒng)識(shí)別方式那樣，需要事先被告知物體特征，從而會(huì)導(dǎo)致巨大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量。朱瓏認(rèn)為，技術(shù)人才的儲(chǔ)備、市場(chǎng)環(huán)境的成熟和實(shí)踐的基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)資源，是中國(guó)人工智能可以和強(qiáng)對(duì)手競(jìng)爭(zhēng)的巨大優(yōu)勢(shì)。無(wú)論是對(duì)國(guó)家還是從業(yè)者而言，人工智能都將迎來(lái)極其難得的機(jī)遇。
關(guān)鍵詞 人臉識(shí)別生物識(shí)別指紋識(shí)別
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