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人脸识别门禁系统的功能 人脸识别功能( 三 )

功能门禁系统


28岁的因基被福布斯选为“30岁以下的年轻领袖” 。

Inky在微软亚洲研究院呆了四年多，深度参与了微软的人脸识别项目 。经过四年的经验，殷琦意识到，一旦基于人脸识别的图像搜索技术取得关键突破，消费机器人、无人驾驶汽车和智能家居将很快成为现实 。
“这将是一个万亿美元的市场 。”

印度团队研发的Face++智能平台是基于深度学习和计算机视觉的深度结合 。构成了业内领先的算法能力，涵盖人脸识别、文本识别、图像识别、物体识别、场景识别等数十种计算机视觉能力 。
基于核心算法的突破，Face++在全球顶级AI比赛中获得了40个世界冠军，创下了被誉为AI领域“中国乒乓球队”的COCO女士前所未有的三连冠纪录 。
COCO数据集是一个庞大而丰富的数据集，用于对象检测、分割和字幕 。这个数据集主要从复杂的日常场景中捕捉，整个数据集的个体数量超过150万 。
支付宝用的人脸识别模块是Inqi团队开发的 。我们可以用一百颗心来使用它 。

不得不提另一位中国科学家唐晓鸥，他在麻省理工学院攻读博士学位时就开始接触人脸识别算法 。获得博士学位后，他在微软亚洲研究院担任视觉计算组主任 。
2014年3月，唐晓鸥团队发布了GaussianFace人脸识别算法，在LFW数据库上的准确率高达98.52%，首次超越人眼识别能力(97.53%)和脸书同时发布的DeepFace算法(97.35%) 。该算法的论文被评为2015年人工智能领域影响因子最高的论文 。


三个月后，唐晓鸥团队开始研发DeepID算法，逐步将人脸识别准确率提高到99.55%，使中国在该领域处于世界领先地位 。
他建立的香港中文大学多媒体实验室入选全球十大人工智能先锋实验室，成为亚洲唯一入选团队 。
《福布斯》甚至称他为“中国人脸识别技术背后的面孔” 。

综上所述，人脸识别系统的关键在于是否有优秀的核心算法，识别结果是否有更实用的识别率和速度 。
如今的人脸识别系统融合了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等专业技术 。
标签我们每天80%以上的信息来源于眼睛的感知 。当我们身边的监视器和摄像头越来越多的时候，这些机器的“眼睛”也在记录和参与我们生活的点点滴滴 。
想象一下，在不久的将来，我们出门，不需要带钱包，身份证，银行卡，甚至你的手机 。只需一张脸，就可以用“刷脸”完成所有日常活动 。
【人脸识别门禁系统的功能 人脸识别功能】

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