lfw人臉資料庫
① caffe訓練好人臉識別模型，怎麼在LFW上驗證識別率
在信息化的今天，安全問題已經成為了與每個人切身相關的問題。特別是對於個人身份信息來說，諸多垃圾簡訊和騷擾電話的出現也說明了信息安全對於我們自身的重要性。近日，香港中文大學教授湯曉鷗、王曉剛及其研究團隊宣布，他們研發的DeepID人臉識別技術的准確率超過99%，比肉眼識別更加精準。我們有幸對湯曉鷗教授進行了書面采訪，請他談談科研經歷與行業發展。
據悉，湯曉鷗教授領導的計算機視覺研究組 (mmlab.ie.cuhk.e.hk) 開發了一個名為DeepID的深度學習模型， 在LFW (Labeled Faces in the Wild)資料庫上獲得了99.15%的識別率，這也是有史以來首次超過99%的LFW識別率。
在此之前，，Facebook發布了另一套基於深度學習的人臉識別演算法DeepFace，在LFW上取得了97.35%的識別率。本次湯曉鷗教授的研究團隊發布的DeepID在實驗數據的應用數量上只有20萬，但是錯誤率更低。
在談到人臉識別領域的時候，湯曉鷗教授表示從學術上來講，人臉識別技術起到了一個標桿的作用，對於其他研究有著深度的借鑒意義。他同時表示，從2000年從事人臉識別技術研發開始，已經有了10多年的科研經驗，除了人臉識別之外，包括檢測、定位、表情、姿態等相關技術也有涉及。
湯曉鷗教授還特別談到了DeepID的主要內容——deep learning，這是一種模仿人大腦的學習過程，是一項比較開創性的工作。DeepID的識別率要高於人眼，意味著替代人類做更可靠的工作，很多靠人工識別圖像的工作可以由機器承擔。
在談到NVIDIA的加速作用時，湯曉鷗教授表示——用了NVIDIA Tesla K40以後，GPU可以將計算時間提高幾十到上百倍，大大縮短模型生成過程的時間。就現有項目里的實際情況，原來30天的計算量，現在10個小時就可以完成。NVIDIA給了我們很多支持，我們要做成世界第一，最後我們也實現了。
在談到DeepID人臉識別技術的市場化時，湯曉鷗教授認為它將有助於提升智慧城市的實現速度。不過他也談到目前該項技術還僅限於小眾范圍應用，大規模的普及還需要市場的檢驗。
② 現在的人臉識別准確率高嗎哪家公司在這方面做得比較好的
現在做這塊的比較多，感覺水平挺參差不齊的，差的隨便拿張照片、拿個視頻都能識別通過。我之前在展會上接觸過深圳的亞略特公司，後來了解發現他們好像做得還不錯，他們的人臉識別演算法在世界權威的人臉識別資料庫LFW的公測中，識別准確率為 99.72%，而且支持活體檢測，假體攻擊，這識別准確率在行業裡面已經算是高的了。
③ lfw人臉數據集怎麼進行分割
根據數據分類不同進行分割。
LFW人臉數據集主要用於測試模型准確率。目前LFW數據集不用作訓練，主要用於測試，經常用於做人臉識別演算法的衡量或比賽。
數據集，又稱為資料集、數據集合或資料集合，是一種由數據所組成的集合。是一個數據的集合，通常以表格形式出現。每一列代表一個特定變數。每一行都對應於某一成員的數據集的問題。
④ 為什麼LFW數據集只有100多M
2014年，隨著人工神經網路的重大突破，Hinton發明的深度學習卷積神經網路的問世，人工智慧領域以迅猛的姿態爆發，成為了科研和科技創業的熱門領域。其中人臉識別成為了人工智慧領域的風口浪尖。
作為人臉識別全世界最權威的兩個資料庫FDDB(Face Detection Data Set and Benchmark)和LFW(Labeled Faces in the Wild Home)，分別對人臉識別中最基本的兩個問題：檢測和識別，給出了詳細的測試要求與評分標准。
LFW（人臉比對數據集）
無約束自然場景人臉識別數據集，該數據集由13000多張全世界知名人士互聯網自然場景不同朝向、表情和光照環境人臉圖片組成，共有5000多人，其中有1680人有2張或2張以上人臉圖片。每張人臉圖片都有其唯一的姓名ID和序號加以區分。
LFW數據集主要測試人臉識別的准確率，該資料庫從中隨機選擇了6000對人臉組成了人臉辨識圖片對，其中3000對屬於同一個人2張人臉照片，3000對屬於不同的人每人1張人臉照片。測試過程LFW給出一對照片，詢問測試中的系統兩張照片是不是同一個人，系統給出「是」或「否」的答案。通過6000對人臉測試結果的系統答案與真實答案的比值可以得到人臉識別准確率。
⑤ 我要重新人臉識別
在回答題主的問題的時候，我覺得應該注意做『科研』和做『產品』之間的區別。論文中匯報的人臉識別技術是屬於科研的行列。比如在LFW上99.7%，這種數字的意義更多是讓搞研究的那個圈子裡面的人更加直觀的了解到一些情況，你也知道，通常來說這個准確率是非常高的了，所以我們可以說『人臉識別技術在LFW上已經很成熟了』，但是一模一樣的技術，拿到真實環境下得到的准確率可能只有75%……也許會有些人覺得這是很可笑的，不，請不要笑，這是科研圈裡朋友的普遍做法，不是沒有苦衷的。
搗騰過LFW的朋友其實心裡都清楚，這並不是一個很好的資料庫。圖片都是從網上下載的，人臉的質量也是千差萬別，有人說這樣才接近真實情況……但實際上距離大部分的實際應用場景還是太遠了。
目前評價科研中演算法的優劣的唯一方法就是找一個數據集，然後大家一起對比，數據集的不同演算法得到的結果也會不同，然而……論文上通常是有報喜不報憂的惡習的，所以常常會有不公平的對比存在，隨著越來越多更大的人臉數據集的慢慢增加，對於演算法的評價會可能會變得稍微公平一些……即便是這樣，論文里所謂的人臉識別技術，跟可用的『產品』之間的差距仍然很大。
這並不是說論文的演算法不好，而是『產品』的天性。大部分產品都是針對性的解決一類或幾類問題，產品講究是速度，穩定性，成本，等等，不同的產品通常可以加入不同的先驗甚至額外的硬體來提升產品的可用性。這是做『產品』和做『科研』的區別。
舉兩個容易理解的例子：
某著名手機廠商想開發一個自己的人臉解鎖功能，在第一次使用手機的時候，經過一個人臉注冊的過程，記錄下手機主人的樣子，在之後的使用中如果被觸發，就進行人臉驗證，解鎖。這里你如果上來一個幾十層網路的卷積網路，這個是不行的……因為速度很重要，內存也重要，如果你一個網路模型一上來就已經幾十兆幾百兆了，產品經理會瘋的。做產品的往往是想在保證用戶體驗的情況下，使用最少的資源。所以最後的產品可能是……下面是我瞎掰的……檢測到人臉，檢測五官的基本landmark，然後通過幾何關系約束來縮小識別范圍，再用簡單的特徵比如LBP，在一個一千張主人人臉的資料庫進行驗證，驗證里可能有各種trick，並且這個一千張人臉的資料庫也是實時更新的，比如當前識別正確了，那麼就加入進去，如果識別錯了，就把這個數據提取特徵作為反例存起來……一個可用的產品總是包含了很多看似沒有道理的trick的，但是就是這些構成了產品的核心技術。
另外一個例子，做人臉識別，但是是做煤礦工的……請自行腦補一臉煤的辛苦礦工。在這個場景下面，你連人臉檢測都沒法弄啊……加上光照和臉上煤的干擾，論文上的演算法基本上是沒辦法用的。如果是你，你怎麼去做識別？
做一個產品的時候，思路是需要很開闊的。比如人臉的檢測實際上是可以通過雙目視覺來做的，兩個廉價攝像頭，簡單的演算法通過三角化得到一個稀疏的深度圖，利用深度信息來做人臉的檢測，然後基於眼睛和嘴唇來做識別，眼睛和嘴的識別可以用卷積網路來做，但是真是的產品裡面可能還會考慮身高信息，當然，在洞里還需要考慮補光的問題……
⑥ 百度ai人臉識別算命，百度ai人臉監測顏值分20多是不是沒救了
提起ai人臉識別算命，大家都知道，有人問ai人臉監測顏值分20多是不是沒救了?，另外，還有人想問調人臉識別的ai怎麼一次返回多個想要的結果, 年齡,性別,種族,情緒?，你知道這是怎麼回事？其實用AI技術算命有哪些套路？下面就一起來看看ai人臉監測顏值分20多是不是沒救了?，希望能夠幫助到大家！
ai人臉識別算命
1、ai人臉識別算命:ai人臉監測顏值分20多是不是沒救了?
所謂顏值得分只是游戲玩玩而已，不必當真，只能是大概其。因為人的顏值不是機器可以確認的。俗話說，情人眼裡出西施，判斷一個人顏值是多方面的，不是外貌所決定的。
影響人臉識別的因素有很多，其中影響人臉檢測的因素有：光照、人臉姿態、遮擋程度;影響特徵提取的因素有：光照、表情、遮擋、年齡，模糊是影響人臉識別精度的關鍵因素。而在跨年齡人臉檢測中影響因素更多。
一般而言，在跨年齡階段人臉識別中，類內變化通常大於類間變化(不同人相似年齡的照片的相似度有時比同一人不同年齡段的照片相似度更高)，這造成了人臉識別的巨大困難。同時，跨年齡的訓練數據難以收集，沒有足夠多的數據，基於深度學習的神經網路很難學習到跨年齡的類內和類間變化。
用AI技術算命有哪些套路？
相關介紹：
發型不只正面的功夫要足，側面功夫的准備也是不可小視的，側面臉型一般有三種：凸側臉、平側臉、凹側臉。
特點：小額頭、大鼻子、輪廓感很強，很具有人種臉型的特點。
方案：這種臉型做發型時，先要增加前額的頭發，使臉看上去直一些，後腦的發量也可以適量的增加，但要注意分寸，否則就弄巧成拙了。免費AI智能。
而且紋理過於豐富的卷發只會讓這一臉型的輪廓感顯得更強。這種臉型和長卷發(微卷)配合就更加完美了。
特點：臉部側面線條過於平直，起伏不大。
方案：這種臉型的相對發型禁用直發，應用卷發，它可以緩解你的臉側面線條的平直程度，卷發可以誇張一些，而有序的卷發，充斥著野性美的漂亮發型。
特點：其特點和凸側臉相反，它最顯著的特點是它有一個突出、外伸的下巴。
方案：怎麼讓下巴這一劣勢轉為優勢呢。免費人工智慧看相。
時注意前顎的頭發不要太多，採用柔和的邊緣，以及後腦膨脹的發量，在的同時，也使得那討厭突出、外伸的下巴一下子變得性感了許多。
2、調人臉識別的ai怎麼一次返回多個想要的結果, 年齡,性別,種族,情緒?
人臉識別技術
首先我們來了解下人臉識別本身的技術。在人工智慧技術的持續的進化下，人臉識別的准確率也在逐漸提升，我們已經能看到有多家企業在權威人臉識別資料庫LFW上刷新紀錄的消息，實驗室的數據高達99.5%甚至往上，這是人臉識別技術應用到實際業務中的基礎，我們也為此感到高興。
影響人臉識別的因素有很多，其中影響人臉檢測的因素有：光照、人臉姿態、遮擋程度;影響特徵提取的因素有：光照、表情、遮擋、年齡，模糊是影響人臉識別精度的關鍵因素。而在跨年齡人臉檢測中影響因素更多。
一般而言，在跨年齡階段人臉識別中，類內變化通常大於類間變化(不同人相似年齡的照片的相似度有時比同一人不同年齡段的照片相似度更高)，這造成了人臉識別的巨大困難。同時，跨年齡的訓練數據難以收集，沒有足夠多的數據，基於深度學習的神經網路很難學習到跨年齡的類內和類間變化。掃一掃測臉型算命。
針對這些技術難點，目前相關技術提供商均在通過優化演算法以及加大對模型的訓練來尋求突破，我們也能從相關的資訊中了解到人臉識別監測精度的發展進度，它們的落地領域包括應用最為廣泛的安防以及金融、商業應用等領域
以上就是與ai人臉監測顏值分20多是不是沒救了?相關內容，是關於ai人臉監測顏值分20多是不是沒救了?的分享。看完ai人臉識別算命後，希望這對大家有所幫助！
⑦ 請教各位大牛，LFW測試集怎麼玩的
資料：資料庫（原圖像）、對齊後的圖像（兩種方法）、訓練測試方法（兩種View）、已有的錯誤列表
LFW主頁上有一個pdf詳細說明了這個庫如何用於識別。
pdf中還有N多個人臉資料庫的列表，對於初學者是個很好的積累。
⑧ 求下載過cacd2000數據集，Adience數據集和IMDB-WIKI數據集的大神能分享到我的郵箱，不勝感激！！
公開人臉數據集
本頁面收集到目前為止可以下載到的人臉資料庫，可用於訓練人臉深度學習模型。
人臉識別
資料庫
描述
用途
獲取方法
WebFace 10k+人，約500K張圖片 非限制場景 鏈接
FaceScrub 530人，約100k張圖片 非限制場景 鏈接
YouTube Face 1,595個人 3,425段視頻 非限制場景、視頻 鏈接
LFW 5k+人臉，超過10K張圖片 標準的人臉識別數據集 鏈接
MultiPIE 337個人的不同姿態、表情、光照的人臉圖像，共750k+人臉圖像 限制場景人臉識別 鏈接 需購買
MegaFace 690k不同的人的1000k人臉圖像 新的人臉識別評測集合 鏈接
IJB-A 人臉識別，人臉檢測 鏈接
CAS-PEAL 1040個人的30k+張人臉圖像，主要包含姿態、表情、光照變化 限制場景下人臉識別 鏈接
Pubfig 200個人的58k+人臉圖像 非限制場景下的人臉識別 鏈接
人臉檢測
資料庫
描述
用途
獲取方法
FDDB 2845張圖片中的5171張臉 標准人臉檢測評測集 鏈接
IJB-A 人臉識別，人臉檢測 鏈接
Caltech10k Web Faces 10k+人臉，提供雙眼和嘴巴的坐標位置 人臉點檢測 鏈接
人臉表情
資料庫
描述
用途
獲取方法
CK+ 137個人的不同人臉表情視頻幀 正面人臉表情識別 鏈接
人臉年齡
資料庫
描述
用途
獲取方法
IMDB-WIKI 包含：IMDb中20k+個名人的460k+張圖片 和維基網路62k+張圖片, 總共： 523k+張圖片 名人年齡、性別 鏈接
Adience 包含2k+個人的26k+張人臉圖像 人臉性別，人臉年齡段(8組) 鏈接
CACD2000 2k名人160k張人臉圖片 人臉年齡 鏈接
人臉性別
資料庫
描述
用途
獲取方法
IMDB-WIKI 包含：IMDb中20k+個名人的460k+張圖片 和維基網路62k+張圖片, 總共： 523k+張圖片 名人年齡、性別 鏈接
Adience 包含2k+個人的26k+張人臉圖像 人臉性別，人臉年齡段(8組) 鏈接
人臉關鍵點檢測
資料庫
描述
用途
獲取方法
資料庫 描述 用途 獲取方法
人臉其它
資料庫
描述
用途
獲取方法
CeleBrayA 200k張人臉圖像40多種人臉屬性 人臉屬性識別 獲取方法
GitHub：DeepFace
⑨ lfw數據集標簽是什麼意思
lfw數據集是為了研究 非限制環境下的人臉識別問題而建立。
LFW 人臉資料庫是由美國馬薩諸塞州立大學阿默斯特分校計算機視覺實驗室整理完成的資料庫，主要用來研究非受限情況下的人臉識別問題。LFW 資料庫主要是從互聯網上搜集圖像，而不是實驗室，一共含有13000 多張人臉圖像，每張圖像都被標識出對應的人的名字。
lfw數據集標簽意義：
LFW數據集主要測試人臉識別的准確率，該資料庫從中隨機選擇了6000對人臉組成了人臉辨識圖片對，其中3000對屬於同一個人2張人臉照片，3000對屬於不同的人每人1張人臉照片。測試過程LFW給出一對照片。
詢問測試中的系統兩張照片是不是同一個人，系統給出「是」或「否」的答案。通過6000對人臉測試結果的系統答案與真實答案的比值可以得到人臉識別准確率。 這個集合被廣泛應用於評價 演算法的性能。
可以看出，在LFW 資料庫中人臉的光照條件、姿態多種多樣，有的人臉還存在部分遮擋的情況，因此識別難度較大。 LFW 資料庫性能測評已經成為人臉識別演算法性能的一個重要指標。
⑩ 中國的哪個科技很牛。
我國領先世界的科技有很多方面，包括：
1、超級計算機。全球排名第一的「神威太湖之光」光量子計算機是國外最好的超算泰坦的五倍，第二名也是中國的。而且中國超算的CPU完全是中國自主研發的。
2、高鐵。「復興號」最高時速達到355公里，我國為世界高鐵商業運營速度最高的國家。
3、量子通信科技。墨子號量子衛星、量子通信2000公里的京滬干線，這都是世界唯一的。量子通訊衛星是一種傳輸高效的通信衛星，徹底杜絕間諜竊聽及破解的保密通信技術，抗衡外國的網路攻擊與防禦能力。
4、5G。掌握核心5G領先技術，引領萬物互聯趨勢，將保證我國未來起碼十年通信技術處於世界領先地位！
5、人臉識別。在國際權威人臉識別資料庫LFW和人臉檢測資料庫FDDB上，我國的「第六鏡」在LFW無限制條件下人臉驗證測試中提交的成績，均刷新世界紀錄，取得全球第一的成績。
6、「天眼」探空世界最大的單口徑球面射電望遠鏡（FAST），又被形象的稱作中國「天眼」，比美國阿雷西博望遠鏡，綜合性能提高了約10倍。西方稱，中國將憑借新技術設備成為首個發現外星文明的國家。
7、「蛟龍」。「蛟龍」號完成在世界最深處下潛，最大下潛深度4811米。
8、無人碼頭。青島港的全自動化集裝箱新碼頭，整個碼頭作業現場「空無一人」，機器人來回穿梭，集裝箱全自動裝卸。
9、移動支付。中國式支付「席捲」全球，讓一部手機走遍天下成為可能。
10、海域可燃冰開采技術。我國是全球第一個實現了在海域可燃冰試開采中獲得連續穩定產氣的國家。
11、風力發電技術。不僅是數量上，我國研發的風電設備也是全球最好的。
12、超高壓輸出技術。我國是世界上唯一掌握和推廣特高壓輸電的國家，在特高壓行業領域處於絕對領先地位。
13、北斗組網。我國是世界上為數不多能夠建造導航系統全球組網的國家之一。
14、基建工程技術。我國在基建工程上的技術是全球第一。港珠澳大橋主體工程全線貫通，它是世界最長的跨海大橋，被外媒稱為「現代世界七大奇跡之一」。