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人脸识别技术
首先我们来了解下人脸识别本身的技术。在人工智能技术的持续的进化下,人脸识别的准确率也在逐渐提升,我们已经能看到有多家企业在国际权威人脸识别数据库LFW上刷新纪录的消息,实验室的数据高达99.5%甚至往上,这是人脸识别技术应用到实际业务中的基础,我们也为此感到高兴。
影响人脸识别的因素有很多,其中影响人脸检测的因素有:光照、人脸姿态、遮挡程度;影响特征提取的因素有:光照、表情、遮挡、年龄,模糊是影响人脸识别精度的关键因素。而在跨年龄人脸检测中影响因素更多。
一般而言,在跨年龄阶段人脸识别中,类内变化通常大于类间变化(不同人相似年龄的照片的相似度有时比同一人不同年龄段的照片相似度更高),这造成了人脸识别的巨大困难。同时,跨年龄的训练数据难以收集,没有足够多的数据,基于深度学习的神经网络很难学习到跨年龄的类内和类间变化。
针对这些技术难点,目前相关技术提供商均在通过优化算法以及加大对模型的训练来寻求突破,我们也能从相关的资讯中了解到人脸识别监测精度的发展进度,它们的落地领域包括应用最为广泛的安防监控以及金融、商业应用等领域