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发布日期：2017-12-25 | 浏览次数： | 来源:admin
不久前，在2017年美国国家标准与技术研究院组织的全球人脸识别技术测试上，一支中国人工智能技术团队超过来自俄罗斯、美国、法国的对手，成为第一个获得冠军的中国团队。
参赛团队需要在百万量级人脸数据库中找到目标人脸或判断其在不在库中。查询照片来自出入境等真实业务场景，包含识别对象不在摄像头前特定位置的“非配合性”照片。机器面临曝光过度、逆光、侧脸、远距离、低像素的挑战。衡量指标在于搜索的准确率，以千万分之一误报率下的性能为评估标准。检索准确率越高，就意味着参赛者的算法可以在更大规模的人脸数据库中获得可靠检索结果，可以更准确、高效地完成身份验证。
简单讲，计算机视觉是制造有人类视觉能力的机器，让计算机通过学习算法接近人类对图像的理解程度。而当计算机实现了对图像和视频的初始理解，计算机视觉就能帮助人类突破局限性，改善生活。例如，目前依图的主要技术聚焦在计算图像识别和自然语言理解在安防、医疗、金融领域的应用，同时也在进行人机交互、人工智能芯片等研发。
不同于计算机，人一睁眼就能迅速看到和看明白一个场景，因为人的大脑皮层至少有一半以上的海量神经元参与了视觉任务的完成。在互联网、云计算、大数据等帮助下，科学家们也开始利用深度学习、神经网络等模型和方式来教会计算机识别物体。有意思的是，尽管人类希望计算机视觉接近人类智慧，但在很多场合特别是机器得到海量数据的学习训练后，科学家们发现计算机视觉处理能力似乎已经超越了人类大脑。
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