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【IT168 評論】人臉識別是公認的模式識別難題，在過去幾十年間，世界頂尖科研機構和科研人員一直在為計算機全自動人臉識別而努力。最近幾年，隨著理論發展和硬件計算能力的指數增長，人臉識別迎來瞭又一次研究台中通馬桶熱潮。
近日，香港中文大學教授湯曉鷗及其研究團隊正式對外宣佈，他們研發的DeepID人臉識別技術的準確率超過99%,比肉眼識別更加精準。在公眾一片驚呼聲中，人臉識別的謎題，是不是被徹底解決瞭？
厚積薄發 人臉識別技術的裡程碑
香港中文大學的計算機視覺研究組開發瞭一個名為DeepID的深度學習模型，在LFW（業內用於評估非受限環境下人臉識別技術的權威數據庫）上獲得瞭99.15%的識別率。
如果僅給出人臉的中心區域，肉眼在LFW上的識別率97.52%。此前，該研究小組曾開發瞭一個基於高斯過程的人臉識別技術GaussianFace,得到98.52%的識別率。這也是計算機自動識別算法的識別率首次超過肉眼。DeepID將GaussianFace人臉識別紀錄推進一步，首次超過99%的LFW識別率。
與此同時，Facebook發佈瞭另一套基於深度學習的人臉識別算法DeepFace,在LFW上取得瞭97.35%的識別率。
香港中文大學與Facebook最大的區別就是，DeepFace需要740多萬人臉數據作為訓練相比，DeepID隻需使用20萬張人臉數據和數臺NVIDIA K40 GPU,此外，研究組將深度學習作為團隊的另一核心研究方向，設計包括人臉對準、行人檢測、姿態估計、人體圖像分割、車型識別、大規模人群監控、通用物體識別和檢測、互聯網圖像檢索等在內的，諸多深度學習模型，深度學習試圖模仿人腦利用神經網絡來感知外界。
開放自主知識產權 做純粹的科研組織
人臉識社區公寓大廈抽肥別技術又一次迎來瞭研究熱潮，很多公司都會在網上公佈自己的結果，但很少有公司會解釋出結果的由來，隻是大概說一下結構，但是細節上卻隻字不提。
不說有兩個原因，一個原因就是他們抄瞭別人的東西；還有一個原因就是他們不想別人照著他的來做。
但對於香港中文大學而言，這樣的事情是不會發生的。湯教授的團隊擁有非常詳細的結果，所有科研文獻則是全原創技術，並在全球排名中均取得瞭優異的成績。
針對這種自主知識產權的技術文獻，湯教授計劃把人臉識別技術免費提供給Android、iOS及Windows Phone開發者；在這套FreeFace-台中水肥清運SDK的幫助下，開發者能夠在手機上開發基於人臉識別的各類應用。此外，湯曉鷗還希望利用用戶反饋進一步提高算法的準確率。
群策群力 人臉識別領域應用前景光明
目前人臉識別技術已廣泛用於政府、軍隊、銀行、社會福利保障、電子商務、安全防務等領域。未來，隨著技術的進一步成熟和社會認同度的提高，人臉識別技術將應用在更多的領域。
湯曉鷗認為，我們做的研究越深，也會越意識到還有很多沒有解決的問題，很多算法需要在實際應用中得到不斷的改進和提高。他的實驗室已經基於最新的技術突破制作出完整的一套人臉圖像處理系統SDK,包括人臉檢測，人臉關鍵點對準，人臉識別，表情識別，性別識別，年齡估計等各種基礎技術包。
在人臉識別的道路上，LFW不是終點，而隻是中途的一個裡程碑，未來有更多的挑戰等待著我們。香港理工大學將繼續前行，通過人臉技術給互聯網用戶帶來更多便利。
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