lfw人脸数据库
① caffe训练好人脸识别模型，怎么在LFW上验证识别率
在信息化的今天，安全问题已经成为了与每个人切身相关的问题。特别是对于个人身份信息来说，诸多垃圾短信和骚扰电话的出现也说明了信息安全对于我们自身的重要性。近日，香港中文大学教授汤晓鸥、王晓刚及其研究团队宣布，他们研发的DeepID人脸识别技术的准确率超过99%，比肉眼识别更加精准。我们有幸对汤晓鸥教授进行了书面采访，请他谈谈科研经历与行业发展。
据悉，汤晓鸥教授领导的计算机视觉研究组 (mmlab.ie.cuhk.e.hk) 开发了一个名为DeepID的深度学习模型， 在LFW (Labeled Faces in the Wild)数据库上获得了99.15%的识别率，这也是有史以来首次超过99%的LFW识别率。
在此之前，，Facebook发布了另一套基于深度学习的人脸识别算法DeepFace，在LFW上取得了97.35%的识别率。本次汤晓鸥教授的研究团队发布的DeepID在实验数据的应用数量上只有20万，但是错误率更低。
在谈到人脸识别领域的时候，汤晓鸥教授表示从学术上来讲，人脸识别技术起到了一个标杆的作用，对于其他研究有着深度的借鉴意义。他同时表示，从2000年从事人脸识别技术研发开始，已经有了10多年的科研经验，除了人脸识别之外，包括检测、定位、表情、姿态等相关技术也有涉及。
汤晓鸥教授还特别谈到了DeepID的主要内容——deep learning，这是一种模仿人大脑的学习过程，是一项比较开创性的工作。DeepID的识别率要高于人眼，意味着替代人类做更可靠的工作，很多靠人工识别图像的工作可以由机器承担。
在谈到NVIDIA的加速作用时，汤晓鸥教授表示——用了NVIDIA Tesla K40以后，GPU可以将计算时间提高几十到上百倍，大大缩短模型生成过程的时间。就现有项目里的实际情况，原来30天的计算量，现在10个小时就可以完成。NVIDIA给了我们很多支持，我们要做成世界第一，最后我们也实现了。
在谈到DeepID人脸识别技术的市场化时，汤晓鸥教授认为它将有助于提升智慧城市的实现速度。不过他也谈到目前该项技术还仅限于小众范围应用，大规模的普及还需要市场的检验。
② 现在的人脸识别准确率高吗哪家公司在这方面做得比较好的
现在做这块的比较多，感觉水平挺参差不齐的，差的随便拿张照片、拿个视频都能识别通过。我之前在展会上接触过深圳的亚略特公司，后来了解发现他们好像做得还不错，他们的人脸识别算法在世界权威的人脸识别数据库LFW的公测中，识别准确率为 99.72%，而且支持活体检测，假体攻击，这识别准确率在行业里面已经算是高的了。
③ lfw人脸数据集怎么进行分割
根据数据分类不同进行分割。
LFW人脸数据集主要用于测试模型准确率。目前LFW数据集不用作训练，主要用于测试，经常用于做人脸识别算法的衡量或比赛。
数据集，又称为资料集、数据集合或资料集合，是一种由数据所组成的集合。是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。
④ 为什么LFW数据集只有100多M
2014年，随着人工神经网络的重大突破，Hinton发明的深度学习卷积神经网络的问世，人工智能领域以迅猛的姿态爆发，成为了科研和科技创业的热门领域。其中人脸识别成为了人工智能领域的风口浪尖。
作为人脸识别全世界最权威的两个数据库FDDB(Face Detection Data Set and Benchmark)和LFW(Labeled Faces in the Wild Home)，分别对人脸识别中最基本的两个问题：检测和识别，给出了详细的测试要求与评分标准。
LFW（人脸比对数据集）
无约束自然场景人脸识别数据集，该数据集由13000多张全世界知名人士互联网自然场景不同朝向、表情和光照环境人脸图片组成，共有5000多人，其中有1680人有2张或2张以上人脸图片。每张人脸图片都有其唯一的姓名ID和序号加以区分。
LFW数据集主要测试人脸识别的准确率，该数据库从中随机选择了6000对人脸组成了人脸辨识图片对，其中3000对属于同一个人2张人脸照片，3000对属于不同的人每人1张人脸照片。测试过程LFW给出一对照片，询问测试中的系统两张照片是不是同一个人，系统给出“是”或“否”的答案。通过6000对人脸测试结果的系统答案与真实答案的比值可以得到人脸识别准确率。
⑤ 我要重新人脸识别
在回答题主的问题的时候，我觉得应该注意做‘科研’和做‘产品’之间的区别。论文中汇报的人脸识别技术是属于科研的行列。比如在LFW上99.7%，这种数字的意义更多是让搞研究的那个圈子里面的人更加直观的了解到一些情况，你也知道，通常来说这个准确率是非常高的了，所以我们可以说‘人脸识别技术在LFW上已经很成熟了’，但是一模一样的技术，拿到真实环境下得到的准确率可能只有75%……也许会有些人觉得这是很可笑的，不，请不要笑，这是科研圈里朋友的普遍做法，不是没有苦衷的。
捣腾过LFW的朋友其实心里都清楚，这并不是一个很好的数据库。图片都是从网上下载的，人脸的质量也是千差万别，有人说这样才接近真实情况……但实际上距离大部分的实际应用场景还是太远了。
目前评价科研中算法的优劣的唯一方法就是找一个数据集，然后大家一起对比，数据集的不同算法得到的结果也会不同，然而……论文上通常是有报喜不报忧的恶习的，所以常常会有不公平的对比存在，随着越来越多更大的人脸数据集的慢慢增加，对于算法的评价会可能会变得稍微公平一些……即便是这样，论文里所谓的人脸识别技术，跟可用的‘产品’之间的差距仍然很大。
这并不是说论文的算法不好，而是‘产品’的天性。大部分产品都是针对性的解决一类或几类问题，产品讲究是速度，稳定性，成本，等等，不同的产品通常可以加入不同的先验甚至额外的硬件来提升产品的可用性。这是做‘产品’和做‘科研’的区别。
举两个容易理解的例子：
某着名手机厂商想开发一个自己的人脸解锁功能，在第一次使用手机的时候，经过一个人脸注册的过程，记录下手机主人的样子，在之后的使用中如果被触发，就进行人脸验证，解锁。这里你如果上来一个几十层网络的卷积网络，这个是不行的……因为速度很重要，内存也重要，如果你一个网络模型一上来就已经几十兆几百兆了，产品经理会疯的。做产品的往往是想在保证用户体验的情况下，使用最少的资源。所以最后的产品可能是……下面是我瞎掰的……检测到人脸，检测五官的基本landmark，然后通过几何关系约束来缩小识别范围，再用简单的特征比如LBP，在一个一千张主人人脸的数据库进行验证，验证里可能有各种trick，并且这个一千张人脸的数据库也是实时更新的，比如当前识别正确了，那么就加入进去，如果识别错了，就把这个数据提取特征作为反例存起来……一个可用的产品总是包含了很多看似没有道理的trick的，但是就是这些构成了产品的核心技术。
另外一个例子，做人脸识别，但是是做煤矿工的……请自行脑补一脸煤的辛苦矿工。在这个场景下面，你连人脸检测都没法弄啊……加上光照和脸上煤的干扰，论文上的算法基本上是没办法用的。如果是你，你怎么去做识别？
做一个产品的时候，思路是需要很开阔的。比如人脸的检测实际上是可以通过双目视觉来做的，两个廉价摄像头，简单的算法通过三角化得到一个稀疏的深度图，利用深度信息来做人脸的检测，然后基于眼睛和嘴唇来做识别，眼睛和嘴的识别可以用卷积网络来做，但是真是的产品里面可能还会考虑身高信息，当然，在洞里还需要考虑补光的问题……
⑥ 百度ai人脸识别算命，百度ai人脸监测颜值分20多是不是没救了
提起ai人脸识别算命，大家都知道，有人问ai人脸监测颜值分20多是不是没救了?，另外，还有人想问调人脸识别的ai怎么一次返回多个想要的结果, 年龄,性别,种族,情绪?，你知道这是怎么回事？其实用AI技术算命有哪些套路？下面就一起来看看ai人脸监测颜值分20多是不是没救了?，希望能够帮助到大家！
ai人脸识别算命
1、ai人脸识别算命:ai人脸监测颜值分20多是不是没救了?
所谓颜值得分只是游戏玩玩而已，不必当真，只能是大概其。因为人的颜值不是机器可以确认的。俗话说，情人眼里出西施，判断一个人颜值是多方面的，不是外貌所决定的。
影响人脸识别的因素有很多，其中影响人脸检测的因素有：光照、人脸姿态、遮挡程度;影响特征提取的因素有：光照、表情、遮挡、年龄，模糊是影响人脸识别精度的关键因素。而在跨年龄人脸检测中影响因素更多。
一般而言，在跨年龄阶段人脸识别中，类内变化通常大于类间变化(不同人相似年龄的照片的相似度有时比同一人不同年龄段的照片相似度更高)，这造成了人脸识别的巨大困难。同时，跨年龄的训练数据难以收集，没有足够多的数据，基于深度学习的神经网络很难学习到跨年龄的类内和类间变化。
用AI技术算命有哪些套路？
相关介绍：
发型不只正面的功夫要足，侧面功夫的准备也是不可小视的，侧面脸型一般有三种：凸侧脸、平侧脸、凹侧脸。
特点：小额头、大鼻子、轮廓感很强，很具有人种脸型的特点。
方案：这种脸型做发型时，先要增加前额的头发，使脸看上去直一些，后脑的发量也可以适量的增加，但要注意分寸，否则就弄巧成拙了。免费AI智能。
而且纹理过于丰富的卷发只会让这一脸型的轮廓感显得更强。这种脸型和长卷发(微卷)配合就更加完美了。
特点：脸部侧面线条过于平直，起伏不大。
方案：这种脸型的相对发型禁用直发，应用卷发，它可以缓解你的脸侧面线条的平直程度，卷发可以夸张一些，而有序的卷发，充斥着野性美的漂亮发型。
特点：其特点和凸侧脸相反，它最显着的特点是它有一个突出、外伸的下巴。
方案：怎么让下巴这一劣势转为优势呢。免费人工智能看相。
时注意前颚的头发不要太多，采用柔和的边缘，以及后脑膨胀的发量，在的同时，也使得那讨厌突出、外伸的下巴一下子变得性感了许多。
2、调人脸识别的ai怎么一次返回多个想要的结果, 年龄,性别,种族,情绪?
人脸识别技术
首先我们来了解下人脸识别本身的技术。在人工智能技术的持续的进化下，人脸识别的准确率也在逐渐提升，我们已经能看到有多家企业在权威人脸识别数据库LFW上刷新纪录的消息，实验室的数据高达99.5%甚至往上，这是人脸识别技术应用到实际业务中的基础，我们也为此感到高兴。
影响人脸识别的因素有很多，其中影响人脸检测的因素有：光照、人脸姿态、遮挡程度;影响特征提取的因素有：光照、表情、遮挡、年龄，模糊是影响人脸识别精度的关键因素。而在跨年龄人脸检测中影响因素更多。
一般而言，在跨年龄阶段人脸识别中，类内变化通常大于类间变化(不同人相似年龄的照片的相似度有时比同一人不同年龄段的照片相似度更高)，这造成了人脸识别的巨大困难。同时，跨年龄的训练数据难以收集，没有足够多的数据，基于深度学习的神经网络很难学习到跨年龄的类内和类间变化。扫一扫测脸型算命。
针对这些技术难点，目前相关技术提供商均在通过优化算法以及加大对模型的训练来寻求突破，我们也能从相关的资讯中了解到人脸识别监测精度的发展进度，它们的落地领域包括应用最为广泛的安防以及金融、商业应用等领域
以上就是与ai人脸监测颜值分20多是不是没救了?相关内容，是关于ai人脸监测颜值分20多是不是没救了?的分享。看完ai人脸识别算命后，希望这对大家有所帮助！
⑦ 请教各位大牛，LFW测试集怎么玩的
资料：数据库（原图像）、对齐后的图像（两种方法）、训练测试方法（两种View）、已有的错误列表
LFW主页上有一个pdf详细说明了这个库如何用于识别。
pdf中还有N多个人脸数据库的列表，对于初学者是个很好的积累。
⑧ 求下载过cacd2000数据集，Adience数据集和IMDB-WIKI数据集的大神能分享到我的邮箱，不胜感激！！
公开人脸数据集
本页面收集到目前为止可以下载到的人脸数据库，可用于训练人脸深度学习模型。
人脸识别
数据库
描述
用途
获取方法
WebFace 10k+人，约500K张图片 非限制场景 链接
FaceScrub 530人，约100k张图片 非限制场景 链接
YouTube Face 1,595个人 3,425段视频 非限制场景、视频 链接
LFW 5k+人脸，超过10K张图片 标准的人脸识别数据集 链接
MultiPIE 337个人的不同姿态、表情、光照的人脸图像，共750k+人脸图像 限制场景人脸识别 链接 需购买
MegaFace 690k不同的人的1000k人脸图像 新的人脸识别评测集合 链接
IJB-A 人脸识别，人脸检测 链接
CAS-PEAL 1040个人的30k+张人脸图像，主要包含姿态、表情、光照变化 限制场景下人脸识别 链接
Pubfig 200个人的58k+人脸图像 非限制场景下的人脸识别 链接
人脸检测
数据库
描述
用途
获取方法
FDDB 2845张图片中的5171张脸 标准人脸检测评测集 链接
IJB-A 人脸识别，人脸检测 链接
Caltech10k Web Faces 10k+人脸，提供双眼和嘴巴的坐标位置 人脸点检测 链接
人脸表情
数据库
描述
用途
获取方法
CK+ 137个人的不同人脸表情视频帧 正面人脸表情识别 链接
人脸年龄
数据库
描述
用途
获取方法
IMDB-WIKI 包含：IMDb中20k+个名人的460k+张图片 和维基网络62k+张图片, 总共： 523k+张图片 名人年龄、性别 链接
Adience 包含2k+个人的26k+张人脸图像 人脸性别，人脸年龄段(8组) 链接
CACD2000 2k名人160k张人脸图片 人脸年龄 链接
人脸性别
数据库
描述
用途
获取方法
IMDB-WIKI 包含：IMDb中20k+个名人的460k+张图片 和维基网络62k+张图片, 总共： 523k+张图片 名人年龄、性别 链接
Adience 包含2k+个人的26k+张人脸图像 人脸性别，人脸年龄段(8组) 链接
人脸关键点检测
数据库
描述
用途
获取方法
数据库 描述 用途 获取方法
人脸其它
数据库
描述
用途
获取方法
CeleBrayA 200k张人脸图像40多种人脸属性 人脸属性识别 获取方法
GitHub：DeepFace
⑨ lfw数据集标签是什么意思
lfw数据集是为了研究 非限制环境下的人脸识别问题而建立。
LFW 人脸数据库是由美国马萨诸塞州立大学阿默斯特分校计算机视觉实验室整理完成的数据库，主要用来研究非受限情况下的人脸识别问题。LFW 数据库主要是从互联网上搜集图像，而不是实验室，一共含有13000 多张人脸图像，每张图像都被标识出对应的人的名字。
lfw数据集标签意义：
LFW数据集主要测试人脸识别的准确率，该数据库从中随机选择了6000对人脸组成了人脸辨识图片对，其中3000对属于同一个人2张人脸照片，3000对属于不同的人每人1张人脸照片。测试过程LFW给出一对照片。
询问测试中的系统两张照片是不是同一个人，系统给出“是”或“否”的答案。通过6000对人脸测试结果的系统答案与真实答案的比值可以得到人脸识别准确率。 这个集合被广泛应用于评价 算法的性能。
可以看出，在LFW 数据库中人脸的光照条件、姿态多种多样，有的人脸还存在部分遮挡的情况，因此识别难度较大。 LFW 数据库性能测评已经成为人脸识别算法性能的一个重要指标。
⑩ 中国的哪个科技很牛。
我国领先世界的科技有很多方面，包括：
1、超级计算机。全球排名第一的“神威太湖之光”光量子计算机是国外最好的超算泰坦的五倍，第二名也是中国的。而且中国超算的CPU完全是中国自主研发的。
2、高铁。“复兴号”最高时速达到355公里，我国为世界高铁商业运营速度最高的国家。
3、量子通信科技。墨子号量子卫星、量子通信2000公里的京沪干线，这都是世界唯一的。量子通讯卫星是一种传输高效的通信卫星，彻底杜绝间谍窃听及破解的保密通信技术，抗衡外国的网络攻击与防御能力。
4、5G。掌握核心5G领先技术，引领万物互联趋势，将保证我国未来起码十年通信技术处于世界领先地位！
5、人脸识别。在国际权威人脸识别数据库LFW和人脸检测数据库FDDB上，我国的“第六镜”在LFW无限制条件下人脸验证测试中提交的成绩，均刷新世界纪录，取得全球第一的成绩。
6、“天眼”探空世界最大的单口径球面射电望远镜（FAST），又被形象的称作中国“天眼”，比美国阿雷西博望远镜，综合性能提高了约10倍。西方称，中国将凭借新技术设备成为首个发现外星文明的国家。
7、“蛟龙”。“蛟龙”号完成在世界最深处下潜，最大下潜深度4811米。
8、无人码头。青岛港的全自动化集装箱新码头，整个码头作业现场“空无一人”，机器人来回穿梭，集装箱全自动装卸。
9、移动支付。中国式支付“席卷”全球，让一部手机走遍天下成为可能。
10、海域可燃冰开采技术。我国是全球第一个实现了在海域可燃冰试开采中获得连续稳定产气的国家。
11、风力发电技术。不仅是数量上，我国研发的风电设备也是全球最好的。
12、超高压输出技术。我国是世界上唯一掌握和推广特高压输电的国家，在特高压行业领域处于绝对领先地位。
13、北斗组网。我国是世界上为数不多能够建造导航系统全球组网的国家之一。
14、基建工程技术。我国在基建工程上的技术是全球第一。港珠澳大桥主体工程全线贯通，它是世界最长的跨海大桥，被外媒称为“现代世界七大奇迹之一”。