昨日下午，小米科技聯(lián)合創(chuàng)始人黃江吉在微博上宣布，小米人臉檢測新算法在FDDB（基于深度卷積網(wǎng)絡：Faster RCNN Bootstrapped by Hard Negative Mining）人臉檢測準確率榜上取得了準確率第一的成績。雷軍第一時間轉發(fā)此微博。

 

根據(jù)FDDB 官網(wǎng)的資料顯示，這項全新的基于深度卷積檢測網(wǎng)絡的檢測算法由萬韶華博士及其團隊研發(fā)。該算法基于深度卷積檢測網(wǎng)絡，通過學習人臉和非人臉的特征，從而識別出人臉的位置和大小。

下圖是FDDB官方的人臉檢測準確率召回率曲線圖，橫軸代表誤檢人臉數(shù)，縱軸是檢出率。曲線越陡峭，表示檢測器性能越好。從數(shù)據(jù)圖片中的結果顯示，小米所對應的線條識別檢出率明顯高于其他研究團隊。

人臉檢測早已不是一項新鮮技術，而且在手機端已經(jīng)大面積普及，包括iPhone。通過人臉檢測，手機攝像頭能夠準確捕捉人臉的位置，識別具體目標。2015年6月5日，MIUI 推出了一項名為面孔相冊的新功能，可以利用計算機視覺技術自動對云相冊照片按照面孔進行分類整理。據(jù)小米方面表示，小米在人臉檢測上的優(yōu)勢在于其擁有海量的用戶照片數(shù)據(jù)，這使得它能夠有充足圖集量做數(shù)據(jù)訓練。

根據(jù)小米官方數(shù)據(jù)統(tǒng)計，目前用戶每天使用小米云相冊存儲1.2億張照片，總量超500億張。在保證數(shù)據(jù)量充足的前提下，小米也將不斷優(yōu)化算法，小米稱他們對人臉檢測新算法繼續(xù)進行優(yōu)化和測試后，將逐漸替代掉原來的老算法。

人臉檢測、識別的處理過程究竟是怎樣？核心難點在哪里？又會有哪些新的應用場景？雷鋒網(wǎng)稍后的專題文章會給出詳細報道。敬請關注！

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