大华人脸识别刷新LFW纪录跻身国际领先地位
作者:yobo体育全站app官网 发布时间:2021-11-21 18:45
本文摘要:近日,国内安防巨头大华股份人脸识别团队向国际权威人脸识别公开发表测试集LFW(LabeledFacesintheWild)递交了测试结果,通过一系列的技术改良,大华Dahua-FaceImage人脸识别亲率不仅之后领先Google、Facebook、百度、,名列第一,并且创下了LFW的新记录,标志着大华股份人脸识别技术挤身国际领先地位。 LFW由马萨诸塞大学于2007年创建,用作评测非约束条件下的人脸识别算法性能,是人脸识别领域用于最普遍的评测子集。

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近日,国内安防巨头大华股份人脸识别团队向国际权威人脸识别公开发表测试集LFW(LabeledFacesintheWild)递交了测试结果,通过一系列的技术改良,大华Dahua-FaceImage人脸识别亲率不仅之后领先Google、Facebook、百度、,名列第一,并且创下了LFW的新记录,标志着大华股份人脸识别技术挤身国际领先地位。  LFW由马萨诸塞大学于2007年创建,用作评测非约束条件下的人脸识别算法性能,是人脸识别领域用于最普遍的评测子集。目前为止全球数十个团队共计递交了80多次测试结果,其中还包括Google、Facebook、微软公司亚洲研究院、百度、、商汤、Face、香港中文大学等顶级的工业界与学术界团队,许多当时名列靠前的方法都对人脸识别技术的发展起着了至关重要的推展起到。图1LFW评测结果显示Dahua-FaceImage名列第一  近年来人脸识别技术获得了突飞猛进的变革,相当大程度上依赖深度自学的发展一种仿真人类神经系统机制的机器学习方法。

深度卷积神经网络(一种常用的深度自学模型)的性能与网络深度密切相关,但是由于深层网络无法优化,之前人脸识别中的网络深度一般有几层到几十层。大华股份人脸识别技术团队设计了一个上百层的深度网络(目前已公开发表的人脸识别网络中深达的模型),明确提出了一种新的度量自学方法,可以使得同一人之间的相近度尽可能低,同时约束有所不同人之间的相近度充足较低,在训练时,融合一种高效的在线取样技术,可以很大地减缓发散速度。通过训练多个模型以及一种非线性多模型融合技术,大华股份在LFW上获得了99.78%的准确率。

图2大华人脸识别技术原理转身  大华股份人脸识别团队隶属于研发中心先进设备技术研究院,相结合于研究院在深度自学技术、硬件资源、数据等方面的很深累积,将在人脸领域持续发力,为大华人脸涉及产品(人脸检测、人脸特征点定位、人脸识别、人脸属性分析、微笑检测等)获取更加有力的技术确保。  大华人脸识别技术团队负责人汪海洋博士指出,尽管在公开发表数据集上成绩领先,实际场景下的人脸识别仍面对着极大的挑战。大华在安防监控领域耕耘多年,享有得天独厚的优势。近年来大华累积了海量的视频数据,用于这些数据对模型调整,算法在实际场景下的性能获得大幅度提高。

此外,安防领域拒绝算法不具备较高的实时性,技术团队通过网络剪枝与一种多模型特征分享技术,大大降低了校验运算,使得上百层的网络计算出来量与以往数十层的网络持平。图3大华海量监控视频人脸数据  目前,大华的人脸识别技术早已应用于公安、金融等多个领域。

此次全球注目的G20安保就顺利应用于了大华人脸识别技术。G20核心区域及诸多交通枢纽部署了大华人像卡口,其抓拍的动态人像数据,自动与后台公安黑名单库展开对比撞击。

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当高危、重点人员经常出现时,系统不会立刻收到预警信息,便利一线民警及时号召和布控。本系统在G20期间充分发挥了最重要的起到,在系统还正处于测试阶段之时,就帮助了警方抓捕了数名在逃亡人员。

坚决客户平等主义,坚决自主创新,大华人脸识别以为客户获取更佳的技术与产品、更加成熟期的方案与服务、更加较低的成本为奋斗目标。


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