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这不就能够隔墙认人了么?英特尔最新AI按照炎图像识别人脸

[ 来源:http://www.vszmqbo.cn | 作者:网友 | 时间:2020-01-22

原标题:这不就能够隔墙认人了么?英特尔最新AI按照炎图像识别人脸

大数据文摘出品

来源:venturebeat

编译:大萌、钱天培

隔墙认人,听首来很玄乎。其实能够只用分两步:

第一步,隔墙搜集炎图; 第二步,按照炎图特征识别人脸。

那么题目来了,炎图像是否能够挑供有余的新闻,使AI模型能够识别人脸特征呢?

比来,英特尔和哥但斯克工业大学的钻研人员给出了应案,并在第12届国际人机交互会议期刊(International Conference on Human System Interaction)上发外了收获。在这一钻研中,他们在清淡可见光图像训练出的模型的基础上,将训练数据替换为炎图像进走了再训练。

在需优先考虑或请求珍惜隐私的情况下,炎图像频繁用来替代RGB图像,例如在医疗设备的行使中。这是由于炎图像能够暧昧人体特征,例如眼睛颜色或下颌轮廓。

因此, 炎图到底够不足暧昧呢?

钻研团队采用两套面部炎图像数据集,第一套SC3000-DB数据集是行使Flir ThermaCam SC3000红外炎像仪拍摄的,共包括40位自愿者的766张图片,自愿者由19名男士和21名女士构成,信息中心他们被请求坐在相机前两分钟。

第二套数据集是俄克拉荷马州立大学数据计算和图像处理实验室的IRIS数据集,该数据集包括30个自愿者的4190张图片,其中很众自愿者移动了头部或摆出了差别的面部外情。

钻研人员最先行使机器学习模型对图片进走剪切,只保留面部片面。接着行使另一个模型来从图像中挑取面部特征并将特征转换为特征向量(为每一个特征设定数值)。末了,采用行使可见光图像训练的第三个模型验证这栽模型是否能够行使于炎图像。

在实验过程中,钻研人员对比了两个面部的特征向量:一个是用于识别人的特征向量,另一个是基于人的轮廓与输入图片相通性的特征向量。

效果发现用可见光图像训练的模型能够很益的泛化到炎图像行使中,模型能够成功挑取面部特征,并别离以99.5%和82.14%的实在率分辨了SC3000-DB数据集和IRIS数据荟萃的自愿者。

钻研团队期待该钻研能够扩展行使到差别场景产生的图像中,例如头部程度或垂向转动的图像。

论文中还评论道,很众有前景的视觉处理行使(例如非接触式生命体征推想和智能家居监控)能够涉及幼我或敏感数据,例如关于人体健康的生物体征新闻。之古人们普及认为,炎图像能够在挑供有用新闻的同时保证幼我隐私,因此它才能够被普及用于这些行使当中。

然而,这一钻研无疑会让人们最先重新考虑炎图的坦然性。

有关报道:

https://venturebeat.com/2020/01/09/intel-researchers-propose-ai-that-recognizes-faces-from-thermal-images/

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