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博觀智能刷新CCF多人種人臉識別紀錄

多人種人臉識別被公認為是人臉識別領域僅存的幾個業(yè)界難題之一。常規(guī)人臉識別包括人臉檢測、關鍵點定點、人臉特征提取、特征比對等幾個環(huán)節(jié),運用人工智能算法提取整個面部特征信息,與底庫中的人臉特征進行比對,計算兩者的距離(相似度),當特征相似度達到一定閾值后就可以判定為一個人。

  在中國計算機學會主辦的頂級賽事CCF 大數(shù)據(jù)與計算智能大賽——多人種人臉識別經(jīng)典賽中,博觀智能刷新業(yè)內(nèi)紀錄勇奪冠軍。

  據(jù)了解,CCF大數(shù)據(jù)與計算智能大賽(CCF Big Data & Computing Intelligence Contest,簡稱CCF BDCI),是由中國計算機學會于2013年創(chuàng)辦的國際化智能算法、創(chuàng)新應用和大數(shù)據(jù)系統(tǒng)大型挑戰(zhàn)賽事,是全球大數(shù)據(jù)與人工智能領域最具影響力的活動之一。大賽已成功舉辦六屆,共吸引了來自全球25個國家,1500余所高校及科研院所,1800余所企事業(yè)單位的60000余人參加,已經(jīng)成為中國大數(shù)據(jù)及人工智能賽事的旗幟。

  多人種人臉識別被公認為是人臉識別領域僅存的幾個業(yè)界難題之一。常規(guī)人臉識別包括人臉檢測、關鍵點定點、人臉特征提取、特征比對等幾個環(huán)節(jié),運用人工智能算法提取整個面部特征信息,與底庫中的人臉特征進行比對,計算兩者的距離(相似度),當特征相似度達到一定閾值后就可以判定為一個人。

  與普遍識別精度比較高的黃種人臉識別任務不同,其他人種人臉識別因為膚色成像環(huán)境的不同,經(jīng)常出現(xiàn)曝光差、臉部特征模糊、人眼區(qū)分困難的問題,另外由于樣本采集困難及訓練素材少,進一步加劇了識別精度提升的難度。


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