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發布時間：2023-09-15 16:08:26 作者：學術小編 來源：m.derer.cn
1.2 人臉檢測技術的研究意義 怎樣使計算機能夠像人一樣能夠分析各種視覺信息，使用一種編制的方式來計算獲得的視覺數據。 使機器智能化，通過機器來模擬人類所擁有的能力，像人類一樣通過眼睛來觀察和獲得視覺信息，并使用大腦來處理視覺所獲得的信息。
人臉識別系統現在應用于許多領域中，但是人臉識別技術也是一項近年來 興起的，且不大為人所知的新技術。 在我國以及其他國家都有大量的學者正在 研究之中，不斷的更新人臉識別技術，以便系統的識別準確率達到新的高度。
這對于 人臉鑒別特別有價值，因為人臉鑒別通常使用正面照，要鑒別的人臉圖像是不 同時期拍攝的，使用的照相機不一樣。 系統可以接受時間間隔較長的照片，并 能達到較高的識別率，在計算機中庫藏 2300人的正面照片，每人一張照片，使 用相距 1--7 年、差別比較大的照片去查詢， 首選率可以達到 50%，前 20 張輸出 照片中包含有與輸入照片為同一人的照片的概率可達 70% 18日，由清華大學電子系人臉識別課題組負責人蘇光大教授主持承擔的國家 攻關項目《人臉識別系統》通過了由公安部主持的專家鑒定。
本文介紹一個大規模的人臉識別數據集：WebFace260M，由 4M identities（身份）和 260M 人臉組成，為百萬級深度人臉清洗和識別提供了很好的資源。 又通過提純，即所設計的可擴展高效的自訓練 pipeline 對 WebFace260M 進行自動提純，獲得最大的訓練集 WebFace42M，它在具有挑戰性的 IJB-C 上得到新的SOTA，在 NIST-FRVT 上排名第三。
