“刷脸”时代真要来临?人脸识别技术走到哪一步了?
2017-08-14 00:00
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摘要: 上周江苏省地税局在全省正式上线支付宝刷脸查个税服务。至此,全国已有40个城市都开通了“刷脸政务”,覆盖的服务类别包括查询公积金,缴纳交通罚单,个税申报等,最近三个月,已有超过875万用户尝鲜了该服务。
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上周江苏省地税局在全省正式上线支付宝刷脸查个税服务。至此,全国已有40个城市都开通了“刷脸政务”,覆盖的服务类别包括查询公积金,缴纳交通罚单,个税申报等,最近三个月,已有超过875万用户尝鲜了该服务。
人脸识别技术基于大数据的深度学习
算法都是深度学习技术的扩展,因此基于大数据的深度学习,将是未来人脸识别技术的主要趋势之一。深度学习,往往含有更深的层次结构。越是低层,特征越简单,越是高层,特征越抽象,但越接近所要表达的意图。
利用深度学习提取出的人脸特征,相比传统技术,更能表示人脸之间的相关性,辅之有效的分类方法,能够显著提高算法识别率。深度学习非常依赖大数据,这也是为什么这项技术在近几年取得突破的原因。更多更丰富的样本数据加入到训练模型中,意味着算法模型将更通用,更贴近现实世界模型。另一方面,深度学习的理论性还需要加强,模型还需要优化。这一点,相信在众多学术界和工业界同仁的努力下,深度学习将取得更大的成功。届时人脸识别应用,或许能如现在的车牌识别技术一样,深入到我们的生活中。
3D人脸识别技术是未来的另外一个趋势。
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上周江苏省地税局在全省正式上线支付宝刷脸查个税服务。至此,全国已有40个城市都开通了“刷脸政务”,覆盖的服务类别包括查询公积金,缴纳交通罚单,个税申报等,最近三个月,已有超过875万用户尝鲜了该服务。
人脸识别技术基于大数据的深度学习
算法都是深度学习技术的扩展,因此基于大数据的深度学习,将是未来人脸识别技术的主要趋势之一。深度学习,往往含有更深的层次结构。越是低层,特征越简单,越是高层,特征越抽象,但越接近所要表达的意图。
利用深度学习提取出的人脸特征,相比传统技术,更能表示人脸之间的相关性,辅之有效的分类方法,能够显著提高算法识别率。深度学习非常依赖大数据,这也是为什么这项技术在近几年取得突破的原因。更多更丰富的样本数据加入到训练模型中,意味着算法模型将更通用,更贴近现实世界模型。另一方面,深度学习的理论性还需要加强,模型还需要优化。这一点,相信在众多学术界和工业界同仁的努力下,深度学习将取得更大的成功。届时人脸识别应用,或许能如现在的车牌识别技术一样,深入到我们的生活中。
3D人脸识别技术是未来的另外一个趋势。
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