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繼LFW之后,騰訊優(yōu)圖又在難度更大的人臉識別庫MegaFace中獲得全球第一

本文作者: 老王 2017-04-10 07:45
導(dǎo)語:騰訊優(yōu)圖實驗室在國際知名人臉識別數(shù)據(jù)庫MegaFace中,以83.290%的成績在100萬級別人臉識別測試。

雷鋒網(wǎng)按:近日,騰訊優(yōu)圖實驗室在國際知名人臉識別數(shù)據(jù)庫MegaFace中,以83.290%的成績在100萬級別人臉識別測試(Challenge1/FaceScrub identification)中取得第一,參加此次比賽的還有Google, 百度等公司的AI團隊。

繼LFW之后,騰訊優(yōu)圖又在難度更大的人臉識別庫MegaFace中獲得全球第一

繼LFW之后,騰訊優(yōu)圖又在難度更大的人臉識別庫MegaFace中獲得全球第一

MegaFace是由美國華盛頓大學(xué)計算機科學(xué)與工程實驗室發(fā)布并維護的一套公開人臉數(shù)據(jù)集,資料集包含一百萬張圖片,代表690000個獨特的人。

而在上個月,騰訊優(yōu)圖實驗室也在無限制條件下人臉驗證測試(unrestricted labeled outside data)中提交的最新成績?yōu)?9.80%,再次刷新了人臉識別的準(zhǔn)確率世界紀(jì)錄。LFW是麻省大學(xué)計算機視覺實驗室維護的一套公開數(shù)據(jù)庫,是目前評價人臉識別性能的試金石之一。

MegaFace是第一個在一百萬規(guī)模級別的面部識別算法測試基準(zhǔn),與LFW數(shù)據(jù)庫側(cè)重于對比兩張人臉照片是否具有相同身份不同,MegaFace以海量人臉注冊情況下的識別率為重要指標(biāo),難度更大。

根據(jù)騰訊優(yōu)圖實驗室的介紹,訓(xùn)練數(shù)據(jù)來自于他們自發(fā)搜集的名人數(shù)據(jù)庫,包含了2萬個身份,涉及200萬張人臉圖像。通過借助多機多卡的Tensorflow集群訓(xùn)練平臺,優(yōu)圖實驗室集成了三個深度分別為360、540、720層的類似Inception-resnet結(jié)構(gòu)的深度網(wǎng)絡(luò),并將最后全連接層的輸出作為特征輸出。集成多個數(shù)百層深的深度學(xué)習(xí)模型后,優(yōu)圖最終在MegaFace取得100萬級人臉識別準(zhǔn)確率83.290%的好成績。而以同樣的方式,上個月LWF的結(jié)果顯示,三個模型融合達到99.80%的準(zhǔn)確率,而其中準(zhǔn)確率最高的一個達到了99.77%。

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