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博观智能刷新CCF多人种人脸识别纪录

多人种人脸识别被公认为是人脸识别领域仅存的几个业界难题之一。常规人脸识别包括人脸检测、关键点定点、人脸特征提取、特征比对等几个环节,运用人工智能算法提取整个面部特征信息,与底库中的人脸特征进行比对,计算两者的距离(相似度),当特征相似度达到一定阈值后就可以判定为一个人。
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  在中国计算机学会主办的顶级赛事CCF 大数据与计算智能大赛——多人种人脸识别经典赛中,博观智能刷新业内纪录勇夺冠军。

  据了解,CCF大数据与计算智能大赛(CCF Big Data & Computing Intelligence Contest,简称CCF BDCI),是由中国计算机学会于2013年创办的国际化智能算法、创新应用和大数据系统大型挑战赛事,是全球大数据与人工智能领域最具影响力的活动之一。大赛已成功举办六届,共吸引了来自全球25个国家,1500余所高校及科研院所,1800余所企事业单位的60000余人参加,已经成为中国大数据及人工智能赛事的旗帜。

  多人种人脸识别被公认为是人脸识别领域仅存的几个业界难题之一。常规人脸识别包括人脸检测、关键点定点、人脸特征提取、特征比对等几个环节,运用人工智能算法提取整个面部特征信息,与底库中的人脸特征进行比对,计算两者的距离(相似度),当特征相似度达到一定阈值后就可以判定为一个人。

  与普遍识别精度比较高的黄种人脸识别任务不同,其他人种人脸识别因为肤色成像环境的不同,经常出现曝光差、脸部特征模糊、人眼区分困难的问题,另外由于样本采集困难及训练素材少,进一步加剧了识别精度提升的难度。


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