准确率99.80%!腾讯优图再次刷新人脸识别世界纪录

腾讯优图实验室在LFW数据库人脸验证测试中取得99.80%的成绩,再次刷新纪录。优图利用多机多卡Tensorflow集群训练了深度网络,实现了高效的人脸识别。

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AI世代讯 据最新消息显示,在国际权威人脸识别数据库LFW上,腾讯优图实验室在无限制条件下人脸验证测试(unrestricted labeled outside data)中提交的最新成绩为99.80%,提升了上次99.65%的成绩,再次在这一测试中刷新纪录拔得头筹,参与测试的还有百度、Face++等团队。

刷新纪录的成果介绍;来源:LFW官网Results截图

关于LFW(Labeled Faces in the Wild):

LFW是由马萨诸塞大学(University of Massachusetts)计算机视觉实验室维护的一套公开数据库,建立初衷是用于研究非受限情形下的人脸识别问题,是目前最为权威热门的评价人脸识别性能的基准参照之一。

优图人脸识别技术两次刷新LFW新纪录

据腾讯优图实验室介绍,优图进行了无限制条件下的人脸验证测试,训练数据来自于优图实验室搜集的名人数据库,其中包含了2万个身份,200万张人脸图像。优图借助于多机多卡的Tensorflow集群训练平台,集成了三个深度分别为360、540、720层的类似Inception-resnet结构的深度网络,将最后一层全连接层的输出作为特征输出,三个模型融合达到99.80%的准确率。在这三个模型中,单个最强的模型准确率也高达99.77%。

优图实验室是腾讯旗下的机器学习研发团队,专注于图像处理、模式识别、深度学习。这其中,人脸识别是优图最擅长的技术。立足于腾讯社交网络大平台产生的海量人脸数据,优图进行了完整的研究和应用布局,积累了人脸检测、人脸五官定位、人脸特征提取、人脸对比、人脸推荐、活体检测等一整套技术方案,并接近世界最高水平。本次以99.80%的成绩在LWF再破世界纪录,也意味着优图在人脸识别领域上持续不断地精进和突破。

人脸识别寻亲 防走失平台上线当月找回3人

人脸识别不仅是AI领域非常活跃的研究课题,而且正在被广泛地应用到各个领域,影响着我们的生活,最近更在寻亲上发挥了重要作用。依托于优图实验室研发的海量人脸检索技术,由福建省公安厅与腾讯互联网+合作事业部联合发布的“牵挂你”防走失平台自今年3月上线以来,短短几天内已在福建省内找回3 名走失者。优图高识别率和毫秒级的海量检索能力,大大提高了走失人员信息匹配准确率。

“研究成功落地才能产生价值”,这是优图一直以来秉承的团队理念。目前,腾讯优图的人脸识别技术在腾讯内部、外部均已成功落地。内部有腾讯自有产品QQ空间、微众银行等;外部除了上述寻人,还有滴滴出行、联通等项目。生活场景应用之外,优图还与腾讯云合作输出技术,推出To B业务,应用场景覆盖金融、安防、网络安全等行业。

在“人工智能”大势所趋之时,除了国际巨头在研究领域的超前布局,国内也涌现了越来越多优秀的人工智能团队。腾讯优图作为国内顶尖的人工智能团队,在人脸分析领域技术研发上再次取得重要突破,离不开团队持续地数据积累和深入地技术研发。未来,优图将以开放的心态,打造更多的应用场景,将人工智能技术悄无声息地输出至数亿大众地生活之中,为人类的生活带来更多的安全和便捷。同时,我们相信我国的人工智能技术也将在世界舞台上尽显魅力。

## 使用前准备​ 1. 前往注册: [腾讯云账号注册](https://cloud.tencent.com/register) (详细指引见 [注册腾讯云](https://cloud.tencent.com/document/product/378/9603)) 2. 取得存储桶名称 **BucketName**: 请前往 [创建存储桶](https://cloud.tencent.com/document/product/460/10637) 3. 取得 **APPID**、**SecretId**、**SecretKey**:请前往 [云API密钥](https://console.cloud.tencent.com/cam/capi) ,点击“新建密钥” ## 快速体验 1. 修改文件 src/main/java/com/qcloud/image/demo/Demo.java 的 main() 方法,填入上述申请到的 **APPID**、**SecretId**、**SecretKey**、**BucketName** 2. 导入到 IDE:工程用 Maven 构建,以 Intellij IDEA 为例,导入方式为:Import Project -> 选择工程目录 -> Import project from external model -> Maven 3. 运行:Demo.java 右键,Run Demo.main() ## 使用简介 ### 初始化 ```java ImageClient imageClient = new ImageClient(APPID, SecretId, SecretKey); ``` ### 设置代理 根据实际网络环境,可能要设置代理,例如: ```java Proxy proxy = new Proxy(Type.HTTP, new InetSocketAddress("127.0.0.1", 8080)); imageClient.setProxy(proxy); ``` ### 使用 SDK 提供功能如下: **图像识别**:鉴黄,标签 **文字识别(OCR)**:身份证,名片,通用,驾驶证行驶证,营业执照,银行卡,车牌号 **人脸识别**:人脸检测,五官定位,个体信息管理,人脸验证,人脸对比及人脸检索 **人脸核身**:照片核身(通过照片和身份证信息),获取唇语验证码(用于活体核身),活体核身(通过视频和照片),活体核身(通过视频和身份证信息) ```java // 调用车牌识别API示例 String imageUrl = "http://youtu.qq.com/app/img/experience/char_general/icon_ocr_license_3.jpg"; String result = imageClient.ocrPlate(new OcrPlateRequest("bucketName", imageUrl)); System.out.println(result); ``` 更多例子详情可参见 [Demo.java](https://github.com/tencentyun/image-java-sdk-v2.0/blob/master/src/main/java/com/qcloud/image/demo/Demo.java) 的代码。 ## 集成到你的项目中 ### 获得 SDK jar 文件 1. 直接使用 release/*-with-dependencies.jar 2. 自行编译:在工程根目录下执行命令 `mvn assembly:assembly`,编译结果见 target/*-with-dependencies.jar ### 导入 jar 文件 根据项目具体情况导入 *-with-dependencies.jar
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