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简话人工智能 | 2分钟看懂人脸识别的原理

时间:2018-01-11来源:百家号 AI分析师 点击: 百度搜索

【导读】人脸识别号称拥有千亿级别的市场规模,2017年更是称为人脸识别商业化元年,互联网大佬都在竞相布局,包括妹子们平时用的faceu也在用人脸识别技术,那吹得神乎其技的人脸识别原理到底是......
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人脸识别号称拥有千亿级别的市场规模,2017年更是称为人脸识别商业化元年,互联网大佬都在竞相布局,包括妹子们平时用的faceu也在用人脸识别技术,那吹得神乎其技的人脸识别原理到底是什么呢?

用最简单的话说,计算机进行人脸识别大约分为以下几步:

人脸检测:从视频或者照片中实时检测到人脸,这项技术年前就成熟了,广泛用于相机人脸对焦中人脸预处理:将获取的人脸照片进行定位、校正、脸部分割,也就是所谓的标准化特征提取:将人脸的鼻子、眼睛、嘴巴视为一个个特征点,并标明特征点所在的位置计算相似度:对两张人脸各个特征点进行距离、角度的度量,计算获得两张人脸的相似度。

相似度是一个很有意思的词,计算机只会告诉你两张脸相似程度,而不会告诉你这两张脸是/否同一个人

市面上的人脸识别玩家很多,光国内有BAT一桶筐汤(百度、阿里、腾讯、依图、格林深瞳、旷视、商汤),国外的微软、google也不可小觑。那如何判断各厂商人脸识别技术的优劣呢?

准确率与误识率:什么是准确率(TPR)和误识率(FPR)呢?举个例子:有扇门能识别出经过的猪是不是黑猪,有10只黑猪和90只白猪依次通过这扇门,门选了7只黑猪和2只白猪,告诉我们这9只都是黑猪,那么准确率就是7/10,误识率就是2/90

准确率与误识率是相互影响的关系,当追求准确率时,会牺牲误识率,反之亦然。当我们想让门识别出更多的黑猪,由于放宽了筛选标准,门也会将更多的白猪识别成黑猪

目前LFW等第三方评测集均有各大厂商的跑分数据,一线大厂的准确率一般都在99.5%以上,技术比较强劲的可以达到99.77%甚至99.8%,具体的分数可见下方配图

但现在各大厂商重点已不在刷分上,有时间多落地几个安防场景,赚他个千八百万才是王道

人脸识别的泡沫预计在17年底会慢慢破裂,到时候谁在吹牛裸泳,谁在踏实干事就一目了然了

原文地址:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1568919427558010&wfr=spider&for=pc
(责任编辑:Labtoday)
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