rv-01深圳機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)設(shè)備*
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產(chǎn)品簡(jiǎn)介
產(chǎn)品介紹
今天，小編特意采訪采訪了人臉識(shí)別專家、獲得國(guó)家科技進(jìn)步獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)、廣東瑞視特科技有限公司的CEO趙杰博士，給大家介紹關(guān)于人工智能和人臉識(shí)別應(yīng)用之間的相關(guān)技術(shù)概念。
機(jī)器學(xué)習(xí) ( Machine Learning, ML ) 是人工智能的一個(gè)研究分支，主要是設(shè)計(jì)和分析一些讓計(jì)算及自動(dòng)獲取知識(shí)的算法，涉及到概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論等多個(gè)領(lǐng)域。
作為人臉識(shí)別專家，趙杰博士特別指出：不同的學(xué)習(xí)框架下建立的學(xué)習(xí)模型很是不同，例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional neural networks，簡(jiǎn)稱CNNs)就是一種深度的監(jiān)督學(xué)習(xí)下的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，而深度置信網(wǎng)(Deep Belief Nets，簡(jiǎn)稱DBNs)就是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)下的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
但實(shí)際上，人工智能的應(yīng)用范圍博大精深，繁冗復(fù)雜，在每一個(gè)垂直領(lǐng)域的應(yīng)用都需要克服難以想象的障礙。所以，我們先拆分大腦的功能，讓機(jī)器一點(diǎn)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)智能化。人的大腦需要借助各種感官，如眼睛、耳朵等，感知外界信息，然后進(jìn)行判斷，這其中用機(jī)器來(lái)代替人眼來(lái)做測(cè)量跟判斷的動(dòng)作，稱為機(jī)器視覺(jué)，機(jī)器視覺(jué)是人工智能學(xué)科中發(fā)展的為快速的分支，而當(dāng)今大家熟知的人臉識(shí)別技術(shù)就是機(jī)器視覺(jué)富有挑戰(zhàn)性的課題之一。
王國(guó)田博士總結(jié)道：實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明深度學(xué)習(xí)方法對(duì)原始數(shù)據(jù)具有高效準(zhǔn)確的抽象表達(dá)，在光照、表情、姿態(tài)以及低分辨率的條件下取得了良好的表現(xiàn)，尤其是在低分辨率的情況下。
在后，站在一個(gè)人臉識(shí)別專家的角度，趙杰博士肯定的表示：相比于人眼的效率來(lái)說(shuō)，人工智能的人臉識(shí)別能力要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人類。但這并不代表機(jī)器不會(huì)出錯(cuò)，因此在準(zhǔn)確形容人臉識(shí)別通過(guò)率的詞匯中，有誤識(shí)率一詞，就非思科技而言，*可以做到在萬(wàn)分之一誤識(shí)率下，通過(guò)率達(dá)到98%并能夠滿足日常生活中的應(yīng)用場(chǎng)景。畢竟，人工智能的意義是賦予人類更強(qiáng)大的能力、協(xié)助人類更高效的工作，而并非取代人類。
