人脸识别究竟如何工作?亚马逊、谷歌、IBM、微软现在在用什么?.doc
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1、人脸识别究竟如何工作?亚马逊、谷歌、IBM、微软现在在用什么?有关人脸识别的项目我们已经介绍了很多了,那么哪种人脸识别的API最好?本文将对比四种API,分别是亚马逊Rekognition、谷歌Cloud Vision API、IBM Watson Visual Recognition以及微软的Face API,从成功率、价格和速度三方面分析上述四种软件服务商的产品。人脸识别究竟如何工作?深入分析之前,首先让我们探究一下人脸识别的工作原理。Viola-Jones的人脸识别2001年,Paul Viola和Michael Jone开始了计算机视觉的革命,当时的人脸识别技术并不成熟,识别准确度较低
2、,速度也很慢。直到提出了Viola-Jones人脸识别框架后,不仅成功率大大提高,而且还能实施进行人脸识别。自从上世纪90年代开展了各项人脸识别、目标识别挑战赛,这类技术得到了迅猛发展。深度卷积神经网络2010年,ImageNet视觉识别挑战赛开始举办,前两年,大部分参赛队伍都用Fisher Vectors和支持向量机的结合。但2012年,一切都变了。多伦多大学的团队(Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton)第一次在目标物体识别任务上使用了深度卷积神经网络,并拿到冠军。他们使用的方法错误率为15.4%,而第二名的错误率为26.2%。到了20
3、13年,前5名的队伍全部都开始用深度卷积神经网络。所以,神经网络到底怎么工作的呢?亚马逊、谷歌、IBM、微软现在在用什么?目前为止,各大公司仍然使用深度卷积神经网络或者结合其他深度学习技术进行人脸识别。亚马逊:aws.amazon/cn/rekognition/faqs/谷歌:youtube/watch?v=OcycT1JwsnsIBM:ibm/cloud/watson-visual-recognition微软:docs.microsoft/en-us/azure/cognitive-services/face/overview这四种工具看起来都差不多,但是结果还有些许不同。首先我们从价格看起
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