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[導(dǎo)讀] 前段時間,中科院深圳先進技術(shù)研究院數(shù)字所所長喬宇博士表示,隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷推進,大大加速了生物識別準確率的提升。當前,深度學(xué)習(xí)將推動人臉識別爆發(fā)。

 前段時間,中科院深圳先進技術(shù)研究院數(shù)字所所長喬宇博士表示,隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷推進,大大加速了生物識別準確率的提升。當前,深度學(xué)習(xí)將推動人臉識別爆發(fā)。

喬宇博士表示,“5、6年前人臉識別的應(yīng)用更多是用于公司的打卡,那時候幾百人、幾千人才會有比較高的識別率。現(xiàn)在技術(shù)可以支持做城市級的人臉識別,可以應(yīng)對深圳數(shù)千萬人口的人臉識別,這背后是技術(shù)巨大的進步”。

另外,針對目前比較熱的3D人臉識別,喬宇博士表示,目前中科院深圳先進技術(shù)研究院也在做“基于單幅圖像恢復(fù)三維人臉結(jié)構(gòu)”?,F(xiàn)在的算法可以對人臉上的皺紋、胡須等細節(jié)紋理有比較好恢復(fù)效果,支持復(fù)雜的表情和復(fù)雜的姿態(tài)。

目前,深度學(xué)習(xí)伴隨大數(shù)據(jù)的應(yīng)用,性能在不斷提升。但是,深度學(xué)習(xí)在很多方面也有其局限性。喬宇博士表示,比如“小數(shù)據(jù)+異構(gòu)多態(tài)”,很多數(shù)據(jù)是不規(guī)則、不完全,可能是異構(gòu)多態(tài),可以看到深度學(xué)習(xí)面臨很大的瓶頸;另一方面,深度學(xué)習(xí)往往靠數(shù)據(jù)和算力進行提升,推理的能力很差,無法很好的運用常識和知識。

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