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澳门葡京线上网站:从而提高人脸识别的准确性

时间:2020/7/1 7:46:40   作者:   来源:   阅读:145   评论:0
内容摘要:虽然可以使用大规模数据集进行训练,但目前99.9%的准确率基本上是在一些基准数据集上测试的结果。这个数据集必须有一个范围,如果收集的数据在数据集的分布范围内,就可以得到较高的准确率。汉Yahong说。据了解,目前的人脸识别正确率超过99%,很多人参考了世界上最权威的人脸数据库LF...
虽然可以使用大规模数据集进行训练,但目前99.9%的准确率基本上是在一些基准数据集上测试的结果。这个数据集必须有一个范围,如果收集的数据在数据集的分布范围内,就可以得到较高的准确率。汉Yahong说。

据了解,目前的人脸识别正确率超过99%,很多人参考了世界上最权威的人脸数据库LFW 的比对测试结果。LFW可以看作是一个测试深度学习系统人脸识别能力的题库。它从互联网上提取6000张不同方位、不同表情和不同光照条件的人脸照片作为试题,允许任何系统在其中“计分”。在运行points的过程中,LFW给出一对照片,询问测试系统的两张照片是否是同一个人,系统给出是或否的答案。

“解决一个特定的脸盲问题并不难。实际上,它是对任务进行重新定位,收集该任务域的人脸图像,对原算法模型进行训练,或者重新设计新的算法模型进行训练,从而提高人脸识别能力。以满足实际应用的需要。”韩亚红表示,但在特定任务之外,人工智能的“脸盲症”还会复发。目前还没有一种通用的模型算法可以解决所有的任务,但是AI可以不断的调整和学习,从而提高人脸识别的准确性。

“目前,人工智能编辑在分析和处理新闻文件方面比较得心得手。”韩亚红特别介绍,比如在一个很长的报告中,让人工智能编辑挑出重点,这是没有问题的。现在是多媒体时代。大量的新闻报道都会涉及到图片和视频。人工智能编辑器可以自动提取图片或视频,然后从大型文本报告中选择匹配的文本描述。这项工作可以与人工智能相比较。这样做到底。

“对于解决特定领域的问题,人工智能通常是可以的,但实现普遍性就更难了。”韩亚红强调,这些功能的实现需要自然语言处理、模式识别、图像和视频理解等领域的技术。

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