为什么中文大学研发的人脸识别算法能够击败人类
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发布时间：2022-04-23 05:42
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热心网友
时间：2023-10-17 00:02
2006年全面超过人脸时的条件是实验室内部拍摄条件、正面姿态、正面光照。这种条件下的人脸识别错误率的进展大约是每3年下降10倍。FRVT2012中期结果中最好的单位(不出意外应该是日本的NEC公司)的错误率已经达到了我们06年系统的1%左右。而我手上的系统相比06年大约提升了十几倍，目前在中期结果中排名6-7名。
2.lfw数据库直接是从雅虎网上抓的照片。难度在业界属于顶尖。该库09年公布后至今没有难度更大的静态照片库出现。难度相当但数据量更大的库倒是有两三个。我们06年的系统跑lfw也就70+的水平。而我们实验室的最高水平(也是国内除face++外的最高水平)大约是92左右。大概相当于2012年底的state-of-the-art。
3.2014年的三个逆天结果，deepface的97.25%、face++的97.27%、gaussianface的98.52%，前两者都用了deep learning。第一个训练数据400万。第二个算法细节不明，但deeplearning向来吃样本，想来训练库也是百万量级。唯有gaussianface的训练库仅2万余。
4.arxiv和CVPR等顶会完全不矛盾。先发上来只是为了不让别人抢先。估计未来的顶刊顶会上很快会出现这个结果。
5.算法细节太过技术，难以在这里深入浅出，就不多介绍了。只提一篇paper。Blei的latent dirichlet allocation，2003年的jmlr，引用量近万。本文对人脸的贡献方式大概相当于lda对文档分类的贡献方式，懂行的人自然知道这句话的分量。当然lda珠玉在前，deep learning风头正劲，所以真正的历史地位，本文自然不可能赶上lda。但一篇正常pami的水准肯定是有的。
热心网友
时间：2023-10-17 00:02
强大的算法加巨大的识别库，人类在这面前就是个渣渣。
