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基于深度学习的人脸识别技术
时间:2016-07-17 00:07     来源:

面对人脸的角度、光照、表情、年龄、化妆、遮挡、图片质量等众多变化,同一个人的不同人脸图片具有很大差异。同时,随着待识别的人数的增加、 出现长得比较像的人的概率增加等情况逐渐增多,原有的人脸识别算法已不能满足市场实际应用需求。

科葩通过深度学习,改进训练方法,采用非常难的大规模人脸分类任务训练神经网络,同时在人脸分类基础上还加入了人脸比对的训练,大大提升了人脸识别的准确率。

深度学习人脸识别算法1.png

作为一家高科技企业,公司分别在武汉和深圳建立了研发中心。我们拥有一支充满朝气、高素质、年轻化、专业化的研发团队,确保了我们在人脸识别技术应用上的绝对优势,同时也为公司蓬勃发展提供源源不断的活力与动力。


人脸识别技术应用模式: 人像检索模式--人像监控模式--人像验证模式

人像检索:输入一张照片,在人像图像数据库内检索出与之相似的照片供人工确认。主要应用:公安应用中犯罪嫌疑人身份调查;出入境管理中人员身份核查;消费者、旅行者身份核实等;

人像监控:从视频流中检测人像,并与人像数据库进行比对,自动确认人员身份。主要应用:公安应用中的案犯追逃;重要部门如学校、行政办公楼、小区出入口控制与考勤等;

人像验证:输入两张照片,确定它们是否来自于同一人。主要应用:持证人身份核实、电子证务、电子商务、移动设备访问控制等;