SeetaFace如何判断人脸识别是否准确?_亚博App下载

本文摘要:区分不同的人是许多智能系统不可或缺的能力。

区分不同的人是许多智能系统不可或缺的能力。所谓的脸部识别技术也是为了构筑这个目的而开发的,通过对脸部的光学光学使人感觉,从而识别人。经过几十年的研发积累,特别是近年来深刻的自学技术的发展,面孔识别得到了跨越式变革,在安防、金融、教育、社保等领域得到了更多的应用,成为计算机视觉领域特别顺利的分支领域之一。但是,面部识别几乎不是成熟期的技术,离公众希望的全面应用还有别的距离,依然需要学术界、工业界的共同努力。

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因此,整个面部识别社区都需要基线系统,基线系统的水平似乎对这个领域的发展水平影响不大。但是遗憾的是,在这个领域迄今为止包括所有技术模块在内的几乎开源的基准面部识别系统还没有设置。

最新的开源SeetaFace面部识别引擎可能会改变中国科学院计算山世光研究员领导的面部识别研究小组开发的这一现状。代码是基于c构建的,不依赖任何第三方库函数,开源协议是BSD-2,可以在学术界和工业界免费使用。SeetaFace面部识别引擎, 面部检测模块SeetaFaceDetection面部特征点定位模块SeetaFaceAlignment面部特征提取核对模块SeetaFaceIdentification具备三个核心模块,面部检测模块seetafacedent 使用融合了p )的级联结构,可以在FDDB上超过84.4%的解职亲率(100个误检测时),在单一i7CPU上实时处理VGA分辨率的图像。

脸部特征点定位模块SeetaFaceAlignment通过级联连接多个深度模型(堆叠自编码网络)而返回到五个关键特征点(双目中心、鼻尖、两嘴角)的方位,在AFLW数据库上state-of 面部识别模块SeetaFaceIdentification使用9层卷积神经网络(CNN )提取面部特征,在LFW数据库上超过97。


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