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发布时间：2017-05-08
脸部识别可帮助医生检测**遗传病一些科学家正在努力将人脸识别技术应用到甄别身份和抓捕罪犯以外的领域。来自国家人类基因研究所（ National Human Genome Research Institute ）的团队开发了新的面部识别技术，其可以在非白种人群中诊断出一种名为“迪乔治综合症”的**遗传疾病。一名来自 NHGRI 的遗传学家 Paul Kruszka 解释到：“人类畸形综合症的表现形式在**各地都不相同。即使是经验丰富的临床医生也很难诊断出非欧人种的遗传综合症。”这个时候就可以用到面部识别技术了。“迪乔治综合症”是一种由人类22号染色体缺陷引起的疾病，它造成的一系列并发症和病理信息使其难以诊断。但发病前期可以在不同人种中通过面部特征进行甄别。NHGRI的团队在研究来自非洲、亚洲和拉丁美洲**病患者的照片信息后，较终开发出了一种面部诊断法，其在实验中有96.6%的成功识别率。研究团队同时表示这种技术也可以运用在唐氏综合症的诊断中。虽然面部诊断技术还不成熟，但科学家们计划深入研究直到其能帮助全世界的医疗工作者。总有一天，医生们只拿着患者的照片就能得到面部分析信息和诊断结果。什么是SeetaFace开源人脸识别引擎？区分不同的人是很多智能系统的*能力。为实现此目的，一种可能的技术手段是通过对人脸的光学成像来感知人、识别人，即所谓的人脸识别技术。经过几十年的研发积累，特别是近年来深度学习技术的涌现，人脸识别取得了长足的进步，在安防、金融、教育、社保等领域得到了越来越多的应用，成为计算机视觉领域较为成功的分支领域之一。SeetaFace人脸识别引擎包括了搭建一套全自动人脸识别系统所需的三个核心模块，即：人脸检测模块（SeetaFace Detection）、面部特征点定位模块（SeetaFace Alignment）以及人脸特征提取与比对模块 （SeetaFace Identification）。人脸检测模块SeetaFace Detection该模块基于我们提出的一种结合经典级联结构和多层神经网络的人脸检测方法实现，其所采用的漏斗型级联结构（Funnel-Structured Cascade，FuSt）专门针对多姿态人脸检测而设计，其中引入了由粗到精的设计理念，兼顾了速度和精度的平衡。特征点定位模块SeetaFace Alignment面部特征点定位（人脸对齐）在人脸识别、表情识别、人脸动画合成等诸多人脸分析任务中扮演着非常重要的角色。由于姿态、表情、光照和遮挡等因素的影响，真实场景下的人脸对齐任务是一个非常困难的问题。人脸特征提取与比对模块SeetaFace Identification人脸识别本质上是要计算两幅图像中人脸的相似程度，其一为注册阶段（类比人的相识过程）输入系统的，另一幅为识别阶段（即再见时的辨认过程）的输入。一套全自动的人脸识别系统在完成前述的人脸检测与人脸对齐两个步骤之后，即进入*三个核心步骤：人脸特征提取和比对。中博晨鹰科技/浙江人脸识别数据结构化平台/广西人脸识别数据结构化平台厂家由中博晨鹰科技发展江苏有限公司(www.zbcykj.com)提供。