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运用越来越广泛的人脸识别技术

时间:2019-04-28 14:32:00   作者:网络   来源:网络资讯   阅读:117   评论:0
内容摘要:在普及机器深入学习下,近年来机器学习研究蓬勃发展,人脸识别技术也得到了很大的提高。
  在普及机器深入学习下,近年来机器学习研究蓬勃发展,人脸识别技术也得到了很大的提高。在典型的用例中,对照片、视频或实时流媒体中的面进行扫描和分析,然后将其特性与数据库中注释的特性进行比较。


  该技术正在被用于打击人口贩运和快速的机场安全,以及监测音乐会和体育赛事。然而,是否能够准确面部识别仍然是一个问题。研究人员一直担心人工智能系统中的歧视和偏见。这项技术在正确识别不同颜色人种方面和以及女性方面也存在重大缺陷。造成这一问题的原因之一是,在数据集中,男子与妇女和白人的比例不同。

  数据多样性对于机器训练很重要,但数据的大小也很重要。人脸识别系统需要在数百万甚至数千万张张人人脸上进行训练和测试。很多年以来,研究者一直通过运用人脸识别数据集来进行相关方面的研究。这个包含图片链接的数据集是从资源束中整理和生成的。该资料袋用于各种科学项目研究,包括在不使用地理坐标的情况下估计照片和录像的位置。

  人脸识别数据集正在加剧人们对隐私和监控的担忧,因为消费者意识到他们在互联网上留下的数据的威力。因此,一些研究人员正在审查其他人残酷收集的照片。本着互联网的共享精神,使用他人的照片应该得到他人的同意。IBM只是为面部识别汇编数据集的众多公司、研究机构和个人之一。其中一些数据集由实际图像和类似ibm的数据集组成,这些数据集由图像链接组成。有时,数据集也可以通过拍摄模型获得。通常,这些数据集是知识共享,但它们必须用于非商业目的,如算法研究。但大量类似的数据集可以从网站免费下载。

  近年来,人工智能发展如此迅速,以至于很难制定相关法规,更不用说实施了。从法律上讲,该公司在收集和使用图像进行面部识别时没有披露其义务。

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