當(dāng)前位置： 經(jīng)濟(jì)學(xué)人 ? 行業(yè)問(wèn)答
人臉識(shí)別準(zhǔn)確率現(xiàn)在有多高?
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邀請(qǐng)演講視覺(jué)人工智能產(chǎn)業(yè)由技術(shù)驅(qū)動(dòng)，而技術(shù)的核心在于數(shù)據(jù)、算力和算法三個(gè)方面 GPU及AI專(zhuān)用芯片的出現(xiàn)突破了傳統(tǒng)CPU的算力瓶頸，數(shù)據(jù)運(yùn)算速度和處理規(guī)模 爆發(fā)性增長(zhǎng)，從而為大數(shù)據(jù)的分析提供硬件上的支持。越來(lái)越多的應(yīng)用領(lǐng)域正持續(xù) 積累著日趨豐富的大數(shù)據(jù)，海量的圖像和視頻內(nèi)容為深度學(xué)習(xí)提供了有力的數(shù)據(jù)支 撐。
深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)極大推動(dòng)了視覺(jué)人工智能行業(yè)的發(fā)展。2015年，視覺(jué)人工智能 系統(tǒng)識(shí)別項(xiàng)目 Imagenet比賽中， Resnet以3.57％的識(shí)別錯(cuò)誤率首次超越人類(lèi)視覺(jué)的 5.19％。目前人臉識(shí)別準(zhǔn)確率己經(jīng)提升至97％以上。2010年至2017年歷屆 Imagenet 冠軍人臉識(shí)別錯(cuò)誤率情況如下:
目前，視覺(jué)人工智能在全球范圍內(nèi)的應(yīng)用集中于智能消費(fèi)和智能制造等領(lǐng)域， 成效顯著，細(xì)分領(lǐng)域不斷擴(kuò)大。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，視覺(jué)人工智能能夠識(shí)別信息 的種類(lèi)從最初的文字信息，到人臉，人的體態(tài)，以及各種不同的物體的識(shí)別。識(shí)別 精度也從最初的1:1比對(duì)，到用于門(mén)禁系統(tǒng)等的1:N比對(duì)，以及用在黑名單監(jiān)控 等場(chǎng)景的M:N動(dòng)態(tài)監(jiān)控，同時(shí)數(shù)據(jù)標(biāo)注的自動(dòng)化程度極大提高，進(jìn)一步提高識(shí)別 效率，降低識(shí)別成本。
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