1樓：lu luce
嗯。少年你果然是觀察力敏銳。
你發現了乙個當前人工智慧領域大家諱莫如深的問題。
那就是現在深度學習技術採用的方法不是你覺得的科學推導。而是煉丹法。
俗稱瞎猜！
這也就是目前深度學習演算法崗迅速飽和的原因！
2樓：靜下心來做學問
人臉識別依然很熱門，不只是準確度問題，人的面部還包含更多得資訊，例如年齡、健康、心理。單純講人臉識別確實很成熟了，但研究會繼續深入下去。
3樓：azxyq
visionseed.youtu.qq.com。下單順序優先發貨哦：https://
4樓：虹軟視覺開放平台
臉識別演算法上可根據不同的場景分為1:1模型或1:N模型。
1:1人證核驗主要證明你是你，主要應用於車站、機場、大型活動、機關單位、銀行、酒店、網咖等人員流動頻繁場所或其它重點場景的人證核驗，也可用於線上開戶的人員身份驗證。
而針對於社群、樓宇、工地、學校等較大規模的人臉考勤簽到、人臉通行等應用場景，則可選擇1：N的模型，1：N模型主要證明你是誰。
將人臉註冊至底庫，採集到人臉後在註冊庫中查詢誰是誰。1：N的模型關鍵問題為N的大小，從乙個班級百號人刷臉簽到，到乙個公司千號人的刷臉打卡，再到乙個學校的幾萬人，乙個四線城市幾十萬人，乙個一線城市的幾千萬人，難度是呈指數上公升的，底庫越大要求模型的精度及計算效能越高，底庫越大對應誤識率也會增加，同時也涉及耗時問題。
然後這類場景相比對人證場景，一般都是非配合的應用場景，在實際的場景下，考慮到使用者的體驗，一般都是在非限制條件下拍攝的人臉，這種環境下拍攝到的人臉存在著各種大角度、暗光、強光、背光、遮擋、模糊、噪點等等問題，這些低質量的影象很大程度上會影響人臉識別演算法的準確率。
而且跨人種、跨年齡等問題較多，對演算法的魯棒性、效能要求更高。
以上是人臉識別技術商業落地面臨的挑戰中演算法問題所在，除此之外，還面臨了硬體的選型問題、
研發成本及週期問題、工程落地上的問題等。
5樓：Daisy Anchor
舍友通過人臉識別開啟了她姐的手機。。。
我見到很多對長得特別像的親姐妹，不是雙胞胎，但勝似雙胞胎。。。
還有那些長得超級像的明星。。。
這種的何解呢。。。
6樓：
現在的刷臉技術還比較落後。
現在的刷臉技術，要根據手機號、身份證號、工號先找到正確的臉，讓拍攝的臉和正確的臉比較。
目前的刷臉技術沒有能力直接根據拍攝的臉從大型臉庫中查到正確的臉和編號，這是很遺憾的缺陷。目前的技術只能勉強支援單位小臉庫，根本無法支援全民大臉庫。
比如攝像頭拍到了犯罪嫌疑人的臉，也沒法查到犯罪嫌疑人。只有先猜出來犯罪嫌疑人是誰，才能用人臉識別比對。
比如刷臉支付，要先輸入手機號才能刷臉支付。這樣效率太低，還不如直接掃碼呢。
根據臉查詢身份，而不是根據臉驗證身份，這是刷臉技術的核心目標。
隨著人臉生成技術的發展，基於人臉識別的身份驗證安全手段會越來越不安全嗎？
xyxyt 道高一尺魔高一丈，所有的技術都需要不斷改進，人臉識別也一樣。作業系統這麼多年了不還是會有黑客攻擊麼，但是大家還用的好好的。技術會不斷更新，把危險不斷降低 京東白條 其實在業內這個問題被關注已久，學術界的研究也一直在跟進。基於人臉識別的身份驗證安全手段，我們一般稱之為活體檢測和人臉防偽問題...
人臉識別的工作原理是什麼？
人臉識別和人類認臉有很多相似之處，都是對人臉影象進行 分層的資訊提取 辨別出特徵之後再和記錄 記憶中的人臉做比對。至於怎樣 分層 提取資訊，就要用到深度神經網路了。計算機識別一張圖時會將其轉化為數字，通過 訓練 計算機可以知道這些數字代表的含義，但早期影象識別技術還不夠發達，識別很容易因影象發生微小...
目前人類進化的方向是什麼？
雨幹 人體的進化，適應未來的發展，未來的生存環境 宇宙飛船的生存環境，異星球的生存環境，多維度的生存環境，近光速的生存環境等 預計的人類發展方向 精神方向 1 意識 2 靈魂 2 1 靈體 2 2 靈魂 物質方向 1 肉體的進化 1 1 強化 1 1 1 以肉身的鍛鍊或獲取更強的食物，促進人身體的進...