php网站开发原理,图片广告设计软件,网站客户体验,个人备案可以做影视网站吗来源#xff1a;腾讯AI实验室概要#xff1a;人脸检测是让机器找到图像视频中所有人脸并精准定位其位置信息#xff0c;人脸识别是基于人脸图像自动辨识其身份#xff0c;两者密切相关#xff0c;前者是后者的前提和基础。腾讯AI Lab在国际最大、最难的人脸检测平台WIDER … 来源腾讯AI实验室概要人脸检测是让机器找到图像视频中所有人脸并精准定位其位置信息人脸识别是基于人脸图像自动辨识其身份两者密切相关前者是后者的前提和基础。腾讯AI Lab在国际最大、最难的人脸检测平台WIDER FACE与最热门权威的人脸识别平台MegaFace的多项评测指标中荣膺榜首刷新行业纪录展现其在计算机视觉领域中特别是人脸技术上的强劲实力。研究上目前腾讯AI Lab已通过arXiv平台发表论文公开部分技术细节促进企业与学界“共享AI”研究成果应用上该技术已接入腾讯互联网公共服务平台等多个应用场景每日技术调用量超六亿次未来有望更广泛应用到政务、金融、安防等多个领域营造安全网络环境方便百姓远程办事。人脸检测是让机器找到图像视频中所有人脸并精准定位其位置信息人脸识别是基于人脸图像自动辨识其身份两者密切相关前者是后者的前提和基础。在研究上由于视角、光照、遮挡、姿态、年龄变化等复杂因素的干扰与影响真实场景下的人脸检测与识别问题一直是一个极具研究价值与挑战性的国际性难题。而在应用上其在政务、金融、安防等领域都具有极高价值。在人脸技术发展过程中标准评测数据集的重要性不言而喻。参与标准数据集测试时研究人员可在固定标准下评估算法性能并以此为方向推动技术不断发展。人 脸 检 测 算 法 Face R-FCN在WIDER FACE全部测试中斩获第一在人脸检测领域WIDER FACE是目前国际最大、最具挑战性的人脸检测评测平台由香港中文大学发布维护共有3.2万张图像39万个标注的人脸这些人脸在尺寸、姿态、角度和遮挡等有很大变化吸引了中科院、美国卡耐基梅隆大学和马里兰大学等知名机构参与测评。WIDER FACE人脸图像示例 - 绿框为腾讯AI Lab检测结果红框为官方标注结果。腾讯AI Lab针对人脸在尺度、光线、角度和遮挡上的多维变化有效改进深度全卷积神经网络提升人脸检测精度和鲁棒性推出人脸检测算法Face R-FCN。该算法在WIDER FACE测试平台中使用官方指定训练集即在完全公平竞争情况下评测不同参赛算法的性能时在简单、中等及困难模式Easy、Medium、Hard的全部三个测试子集中均取得世界第一。目前算法Face R-FCN的部分技术细节已通过论文在arXiv平台上发布。论文地址https://arxiv.org/abs/1709.05256WIDER FACE评测结果曲线第一行是验证集结果第二行是测试集结果。详情见如下链接http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/WIDERFace/WiderFace_Results.html人 脸 识 别 算 法 Face CNN在MegaFace Challenge 2所有测试斩获第一在人脸识别领域MegaFace是目前最权威热门的人脸识别评测平台之一由美国华盛顿大学University of Washington发布维护在百万规模人脸数据下评定1:N辨识Face Identification和1:1验证Face Verification两大指标准确率。前者是在N个人数据库中找到1个目标人脸后者是判断给定的两张人脸是否属于同一身份。基于评测数据规模和评测指标上的优势MegaFace吸引了Google、俄罗斯著名安防公司Vocord、日本NEC和美国卡耐基梅隆大学等知名机构参与。 MegaFace常规人脸数据样例 MegaFace跨年龄人脸数据样例这是同一人不同年龄时照片腾讯AI Lab针对常规人脸识别和跨年龄人脸识别在网络模型结构、特征学习等方面创新性改进推出了人脸识别算法Face CNN。该算法在MegaFace测试平台中使用官方指定训练数据即在完全公平竞争情况下评测不同参赛算法的性能时在MegaFace Challenge 2简称为MF2的所有测试任务均取得世界第一。Face CNN算法的相关技术解读也将在未来陆续公布。MegaFace含两个ChallengeChallenge 1MF1可使用任何外部不限量的人脸数据来训练参赛算法如谷歌使用亿级数据其他团队采用百万级数据较难公平比较算法性能。而Mega Face推出的新版Challenge 2MF2要求使用官方固定训练集能更客观对比各算法的情况。MF2分为常规识别和跨年龄识别两个子任务分别使用FaceScrub和FGNET测试集将1:N辨识和1:1验证的准确率视为两项关键评测指标。MF2详细评测结果参阅如下http://megaface.cs.washington.edu/results/facescrub_challenge2.htmlMF2常规识别任务的辨识准确率1:N排名MF2的常规识别任务的验证准确率1:1排名MF2的跨年龄识别任务的辨识准确率1:N排名MF2的跨年龄任务的验证准确率1:1排名研 究 到 应 用 迅 速 落 地走「共享AI」之路遵循与学界和行业“共享AI”成果的发展之路腾讯AI Lab不断推进研究到应用迅速落地缩短技术迭代时间小步快跑构建腾讯的AI核心竞争力。目前自研的人脸技术已接入腾讯若干业务场景每日技术调用量已超过6亿次。一个典型的应用场景是在互联网公众服务领域通过人脸验证完成身份自动鉴别的“刷脸办事”场景方便百姓远程办事让数据多跑路百姓少跑腿通过技术提升了公共服务的品质与效率。此外在CVPR、ACL、ICML、NIPS和Nature子刊等衡量AI研究能力的顶级会议和期刊中腾讯AI Lab今年被收录论文110多篇位居国内企业前列。在应用上除了技术已经落到微信、QQ、音乐和视频平台还围绕游戏、内容和社交等核心业务突破推出了围棋AI“绝艺”并广泛支持AI医疗产品“腾讯觅影”。关于腾讯AI Lab腾讯AI Lab于2016年4月成立是腾讯的企业级人工智能实验室专注于AI基础研究与落地应用的结合借助腾讯丰富应用场景、海量大数据、强大计算能力和一流科技人才等发展优势为腾讯打造全面的AI能力向“Make AI Everywhere”让AI无处不在的愿景迈步。腾讯AI Lab主任及第一负责人是机器学习和大数据专家张潼博士副主任及西雅图AI Lab负责人是语音识别及深度学习专家俞栋博士。目前深圳和西雅图两个实验室共有70余位国际一流的AI科学家及300多位经验丰富的应用工程师。腾讯AI Lab的基础研究专注机器学习、计算机视觉、语音识别和自然语言处理四大方向技术应用聚焦于内容、游戏、社交和平台工具型AI四个方向目前已落地到微信、QQ、天天快报和QQ音乐等上百个腾讯产品。在行业落地上围棋AI“绝艺”及AI医疗项目“腾讯觅影”等项目取得了突破性进展。未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能互联网和脑科学交叉研究机构。由互联网进化论作者计算机博士刘锋与中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心石勇、刘颖教授创建。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市云脑研究计划构建互联网城市云脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎支持和加入我们。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
