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百度称人脸识别算法国内第一安防厂商表示不服
1月20日晚上，备受瞩目的“人机大战”在《最弱大脑》的舞台首演，最后结果是百度人工智能机器人“小度”战胜“水哥”王昱珩。比赛规则是，两名运动员同时仔细观察3个人的模糊不清影像，随后从30个人中将被自由选择的3人找到。然而节目日后播映，就遭了众多网友的批评，“黑幕”、“百度公关广告”等声音甚嚣尘上。
即使Dr．魏和王昱珩上直播回应没黑幕，也无法萌生网友的困惑。某种程度是人机大战，某种程度是机器战胜人类，为什么AlphaGo获得了愤慨世界的效果，而小度却大大被批评？其中一个很最重要的原因就是播映方式不一样，即使不具备科学属性，《最弱大脑》也不过只是一档综艺节目，经过后期制作，播映的效果近没直播带给的震撼性和真实性。
而事实究竟是怎样的，我们也不得而知，这也不是我们2020-03-30 辩论的重点（感兴趣的朋友可以网际网路搜寻，网友和百度都得出了涉及的解释）。我们2020-03-30 要说的是，百度自称为在人脸识别算法国内第一，有效地的依据是什么？以及，在安防领域，人脸识别技术早已超过了何种程度。LFW和FDDB的名列有意义吗坚信对人脸识别算法有研究的同学对LFW和FDDB也有一定的理解。LFW（LabeledFacesintheWild）和FDDB（FaceDetectionDataSetandBenchmark）是全球权威的人脸识别检测平台，做到人脸识别算法的公司，多多少少地会到LFW和FDDB上展开检测。
LFW数据库共计5749个人的13233幅图像，其中1680人有两幅及以上的图像，4069人只有一幅图像。FDDB和LFW一样，都是马萨诸塞大学的人脸数据库，它包括2845张图片，共计5171个人脸作为测试集。测试集范围还包括：有所不同姿势、有所不同分辨率、转动和遮盖等图片。
百度自称为人脸识别算法第一是因为，2015年，百度在LFW中曾超过99．77％的准确率，名列第一。而在2016年，小米和大华分别在FDDB和LFW数据集上夺下了第一的成绩。LFW和FDDB的权威性不容置疑，但是有一点解释的是，由于LFW和FDDB的样本是相同的，相等于一场考试，你早已告诉了题目，然后不时改良你的答案，这样的刷分是没多大意义的。
安防领域的人脸识别有多大能耐当我们谈及人脸识别时，不会经常出现两个少见和最重要的概念，即1：1和1：N。非常简单说来，1：1是一对一的人脸“比对”，解决问题的是“这个人是不是你”的问题，1：N就是指众多对象中找到目标人物，解决问题的是“这个人是谁”的问题。
人脸识别考勤、安全检查时的身份验证等应用于都是1：1概念下的人脸识别应用于。而1：N更好的是用作安防行业，比如在人流密集的场所加装人脸识别防控系统，它和1：1仅次于的区别就是1：N收集的是动态的数据，并且不会因为地点、环境、光线等影响辨识的准确性和效果。一套基本的人脸识别布控系统不会不具备以下几个功能：（1）人脸捕捉与追踪功能人脸捕捉是所指在一幅图像或视频流的一帧中检测出有人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其留存。
人像追踪是指利用人像捕捉技术，当登录的人像在摄像头摄制的范围内移动时自动地对其展开追踪。（2）人脸识别计算出来人脸识别分核实式和搜寻式二种核对计算出来模式。核实式是对指将捕捉获得的人像或是登录的人像与数据库中已登记的某一对像不作核对核实确认其否为同一人。
搜寻式的核对是所指从数据库中已登记的所有人像中搜寻查询否有登录的人像不存在。（3）人脸的建模与检索可以将注册入库的人像数据展开建模萃取人脸的特征，并将其分解人脸模板留存到数据库中。
在展开人脸搜寻时，将登录的人像展开建模，再行将其与数据库中的所有人的模板比起对辨识，最后将根据所核对的相近值所列最相近的人员列表。因此，数据沦为提高人脸识别算法性能的关键因素，很多应用于更为注目较低误报条件下的辨识性能，比如支人脸缴纳必须掌控错误拒绝接受亲率在0．00001之内，因此以后的算法改良也将着重于提高较低误报下的识别率。
对于安防监控而言，有可能必须掌控在0．00000001之内（比如几十万人的登记库），安防领域的人脸识别技术更加具备挑战性。而随着深度自学演变，基于深度自学的人脸识别将取得突破性的进展。它必须的只是更加多的数据和样本，数据和样本就越多、重复训练的次数就越多，它就越更容易捕捉到精确的结果和给你精确的答案。
所以，当一套人脸识别系统的设备，在全面引进深度自学的算法之后，它完全是很极致的解决问题了以前长年各种各样的变化问题。但即便如此，人脸识别技术仍然面对实际应用于等诸多挑战，如何在各种简单的场景中获得顺利的应用于还必须众多的安防厂商共同努力。
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