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发布时间:2017-05-24
模拟人类视网膜 人脸识别技术研究的重大进步卡内基梅隆大学刚刚发布了其关于人脸识别的较新研究,由其改进的算法能够从图片中提取并编码关键信息,也就是说能从人海中迅速提取面部信息。目前是人脸识别较热门的创业方向之一,卡内基梅隆大学的这项技术研究对于产业界的应用将起到很大的推动作用。无论是在茫茫人海中提取面部信息,还是在大图中识别出远处/细小的物体,都对计算机视觉图形提出了非常大的挑战。凭借着多年的技术积淀,来自卡内基梅隆大学的科研团队终于找到了其中的诀窍——成功识别细小对象的关键就是寻找与之匹配的更大物体。这种能够从图片中提取并编码关键信息的改进算法,是由副教授 Deva Ramanan 和博士生 Peiyun Hu 共同推进的,可谓是识别微型人脸里程上的重大进步。在面部的基准测试集中,此前的方法只能识别出 29% 到 64% 之间的正确人类面孔,而她们所提出的改进版算法减少了两个导致误差的隐私,从而将正确率提高到了 81%。Ramanan 说道:「这就像是寻找在某个人手中的一根牙签。当你提示对象可能会使用牙签的时候你就会非常容易看到它。手指的方位,手部的动作和位置都为我们较终找到这根牙签提供了非常重要的线索。」同样,为了寻找那些只有较少像素点的的面部,更大照片中的身体或者人群照片都能提供诸多线索。对于微型面部的提取拥有广阔的应用前景,例如统计人群数量等等。而延伸至微型物体的需求日益突显,就拿自动驾驶汽车来说当车速越来越快,必然需要时刻监视和评估交通状况,必然需要对远处的物体进行充分且正确的识别,才能做出正确的反应。人脸识别系统的物理局限性无论是生物扫描仪还是更为抽象的追踪工具,都需要调用商店里的摄像头,这是一的限制性因素,它们必须能够“看到”才能工作。“摄像头的摆放位置也是一种艺术。”Cutting说FaceFirst表示,一般来说相机应该放在入口而不是通道。虽然通常需要面部扫描的准确率达90%才会引发警报,但是这其实是可以调整的。比方说在机场这种大场景下,就需要选择一个更为粗略的准确率,这是为了能够更加安全而作的妥协,Rosenkrantz说。面部识别软件通常需要一个正面的视角,来更好的识别人的面部基本轮廓以及眼睛。 “我们已经尽可能的做到只需要较小的信息量。”赫塔安全的Lee说。“如果说这个人将目光转向侧面就会导致无法正确识别其外观特征的话,那这个软件可以扔了。无论怎样,这的确是一个物理限制。”李说。预计,该技术在未来几年内会进一步发展,能够更加细致入微地进行识别,而这将吸引更多的客户。“零售商正在挖掘和测试越来越多的识别技术,例如面部识别。”Rosenkrantz说。他认为市场对面部识别技术会越来越认可。不过,这项技术也许能够发现可疑的购物者,但它也有其力所不能及的地方。举个很简单的例子,如果负责安防的员工监守自盗的话怎么办呢?十一月,美国零售业成员沃尔玛透露,它在为期数月的时间里在它的商场中测试了面部识别系统。它发现,这项技术虽然能够发现可疑的购物者,但如果是负责安放的员工监守自盗的话那么这个技术就毫无用武之地了。无论怎样,零售业都将继续在更好的安全性和更好的尊重顾客隐私之间进行权衡,人脸识别技术也仍然还需要一些时间来找寻这个平衡点。 人脸识别技术支持-中博晨鹰科技发展江苏有限公司-人脸识别技术平台由中博晨鹰科技发展江苏有限公司(www.zbcykj.com)提供。