Site Web Adresse: https: //www.face-benchmark.org
documents d'adresse: https: // arXiv . Org / ABS / 2103,04098
Avec le développement continu de la technologie de l' intelligence artificielle, la technologie biométrique devient de plus en plus sur notre vie quotidienne. Lorsque la technologie est le plus largement utilisé pour identifier les visages et les empreintes digitales biométriques, l' iris et d' autres technologies biométriques par rapport à ceux sans son contact, haute précision, un avantage pratique, atterrissage dans une variété d'industries, est le plus souvent authentique voie biométrique.
ensembles de données de base du visage publié
Au cours des dernières années, grâce au développement de la technologie de l' apprentissage en profondeur, après des années de l' industrie de la construction de l' industrie dans des ensembles de données, l' architecture de réseau de neurones, perte de détails de conception et d'autres fonctions de recherche, la technologie de reconnaissance faciale de précision a avancégrands ensembles et pour atteindre un atterrissage à grande échelle. Toutefois, la reconnaissance du visage actuelle est toujours confrontée à l'échelle de données publique, à la combinaison de normes, d'évaluations et d'autres problèmes ne peut être triée. Parmi eux, la reconnaissance des données de formation actuelle de la reconnaissance du visage, le plus grand étant MEGAFACE2 et MS1M, respectivement, 672 000 et 4,7 millions de photographies, et ID 100 000 et 10 millions de photographies, de loin ne peuvent pas répondre à des systèmes de reconnaissance faciale nécessitent des données réelles. Doit dire, il nécessite un écart important entre la taille de la donnée et la taille réelle des données du système d'atterrissage public, le développement durable a été entravé par la technologie de reconnaissance, le visage actuel sur une large mesure.
D'autre part, les critères d'évaluation et l'ensemble de tests constituent également un obstacle important qui affecte le développement de la technologie de reconnaissance du visage. Évaluation de la reconnaissance du visage présente la divulgation, y compris la LFW, la CFP, l'AGEDB, la RFW, MegAface, Série IJB, la précision a été considérablement saturée. Dans le même temps, vérifiez l'ensemble de l'évaluation de la classification d'identification de visage selon différents scénarios insuffisamment inadéquats, ne répétez pas les directives de la dernière amélioration et de la maintenance et de l'évaluation qui ne sont pas établies en fonction des applications utilisées. Industrie reconnue, Nist-frvt est un système d'évaluation tiers totalement indépendant, dont l'inspection du ministère public, l'évaluation des indicateurs complets et le temps limité strict de la fréquence déposée, avec des exigences strictes, n'est que le réel. Application du système d'évaluation. Cependant, en raison des exigences strictes de la fréquence NIST-FRVT, fournissent des conditions et limite la limitation du développement de la technologie de reconnaissance du visage.
Données de cas Webface260M
Sur la base de l'état de l'industrie, des chercheurs sur la technologie Yi-Core avec l'Université Thanh Hoa au niveau de la FRVT de niveau local, basé sur tout public Données Internet FaceBridge, ainsi que commencer la plus grande face à la portée mondiale actuelle l' ensemble de données Webface260M, le visage numéro d'identification a atteint des millions, le nombre d'images a atteint des centaines de millions d'échelle, seront principalement la promotion de la recherche La zone profonde du développement des technologies connexes sur la base de l'identification du visage.
Webface260m ensembles de données et des comparaisons de données publiques entre le visage et le nombre
sur la base de webface260m, les chercheurs de base et de l' université Fleurs utilisation auto-formation automaticly par auto-formation, casting, get webface42m, la plus grande échelle peut être utilisée directement pour la formation de la collecte des données de visage propre du monde. La collecte de données contient 2 millions d'ID et 42 millions d'images, numéros d'identification et les numéros d'image et les données publiques les plus confiance MS1MV2 augmente.
Pour la question de l'identification du visage du visage du peuple, les chercheurs ont publié le « temps de face limitée déterminer les lignes directrices d'évaluation » - fruitsArbres (fruits (fruits (fruits (fruits (fruit (fruitine (fruitine (fruit de la contrainte de temps d'inférence), distribution multiple, plus stimulante, visualisation de test de classification, qui permettra d'évaluer la reconnaissance faciale des personnes de plus près des scènes réelles. Pendant ce temps, les chercheurs continueront à maintenir **, répéter et mettre à niveau Le système de configuration de test et d'évaluation, ** Aide au développement de la technologie de l'industrie.
Les données se mettent ensemble, Huangguan, le superviseur du noyau, cette technologie "" basée sur l'ensemble de données est publiée, des tests de guidage et des ensembles de test, nous avons effectué une profondeur de test pilote, une contraste et une analyse. Les résultats d'analyse ont montré que, dans les données de grande envergure élevée, plus près des critères d'évaluation de l'application effective, l'évaluation globale de nombreux tests établis par le contenu, Les problèmes de reconnaissance du visage à grande échelle sont dans des algorithmes, des systèmes, des données, de tous les aspects tels que l'évaluation, il existe un problème important nécessitant une communautéAcadémique et industrie à découvrir et à résoudre ensemble. "
DataSet Webface260M Index
Data Webface42M obtenu sur la base de Webface260M, il peut atteindre la nouvelle nouvelle (état de A-Art) sur les défis actuels Vérifiez les paramètres de vérification de la vérification et réduisez le relatif. Taux d'erreur de 40%.
Sur la base de Webface42M, il obtint sur l'ensemble de tests d'intérêt de Sota ijbc.hieu
en même temps, seuls Data Webface42M, au cœur du NIST. -Frvt en octobre 2020, obtenu une reconnaissance faciale 1: 1 Rangement intégrée d'évaluation des trois premiers résultats.
En outre, sur la base de Webface42M, dans le dernier numéro de la liste. de Nist-frvt mars 2021, la technologie principale a remporté le premier monde en faveur de l'avantage absolu dans le port d'une évaluation de la reconnaissance du visage, et en 1: évaluation reconnue une face est intégrée dans les trois premiers au monde.
Créer une donnée d'écosystème ouverte, partagée et sécurisée
Dalong Dalong, VicePrésident de la technologie de base R D: "Parmi les renseignements sur l'économie et l'ERA, les sources de données sont les matières premières produites les plus précieuses. Les personnes peuvent avoir besoin de matériaux de traitement pour produire traditionnel, tels que des terres financières, la production de matières premières, des équipements, des outils, etc Pour planifier, produire, partager, échanger, utiliser et protéger la nouvelle production de matériel -. Ressources de données "
Cependant, un important matériau de production généralement important et à l'étranger ne suffit pas, et le L'industrie n'est pas complète et les obstacles graves, manque de plan à long terme. L'absence de production de matières premières, affectez sérieusement et limiter la libération de la productivité de l'économie numérique et du temps intelligent, limitant le développement de l'industrie.
La technologie de base et les chercheurs de l'Université de Tsinghua réalisent profondément l'importance de la source de données sur le développement de l'industrie et de la collaboration pour lancer les données, que ce soitQui est la plus grande configuration du monde --WebFace260m et de référence respectivement.Grâce à ce jeu de données, on espère aider ceux qui renouvellent la technologie technologique et continuer à promouvoir les industries intelligentes.Dans le même temps, on espère également construire une ère d'intelligence ouverte, des partages et des données éco-safe avec toute la communauté d'apprentissage.