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三问生物识别:技术的能与不能

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2018-01-25 10:44

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但日军只顾自己撤离,把英国人关在底舱。

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  电影里面有挺多打戏的,一直是他打我,而且还是打三次。这一次的动作戏都是真实的肉打肉的那种,很过瘾。

  截至记者发稿时,大明车队的另一名中国车手赵宏毅在官网上暂无成绩。他们的队友、西班牙车手蒙勒昂以第九名的成绩完成本赛段。  在汽车组中,标致车队的法国著名车手彼得汉塞尔再度发力,赢得本赛段冠军,但是他与目前总排行榜排名首位的队友、西班牙车手塞恩斯之间的差距仍有50分钟。丰田车队的南非车手德维埃斯获得本赛段亚军,塞恩斯获得第三名。  海阔天空·勇之队的中国车手何志涛和领航员赵凯本赛段未能完赛。

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  数据比算法更重要  生物识别技术,简单来说,就是机器通过比对数据,判断吻合程度,从而完成识别任务。   “这个机器的大脑是一个采用多层人工神经网络实现的函数,它是深度学习的核心。

”中科院计算技术研究所研究员山世光告诉《瞭望东方周刊》,与传统算法建模方式不同,生物识别近年的发展,主要就是靠深度学习技术的完善。   “怎么让它学习呢?我们把大量具有不同特征的照片给它,黑人、白人、老人、小孩,白天、黑夜,训练集越丰富,机器学出来的这个函数就越好。

”山世光说。

  北京旷视科技有限公司副总裁谢忆楠,有个更直接的比喻。   “机器有点像小孩一样。 今天给他看一眼风车,他知道这是风车,第二天换了另一个不一样的风车,他可能就认不出了。 但你给他看了一百次风车后,他就学会了如何识别风车。

”他告诉《瞭望东方周刊》。

  因此,数据量越多,同种数据的类型越丰富,机器学习的能力就会越强。

谢忆楠透露,给机器训练的数据不能是原始的图片,应该是已经标注好所有信息、相当于拆解开来的图片。

  “机器无法像人那样理解图片,只有把图片相关信息标注好,机器才能读懂,才能学习。

这方面我们有先发优势,现在大概有一个PB量级标注好的图片数据集,每天调用量可达到3000万次。

”谢忆楠说。

  而在语音识别和虹膜识别领域,已存在这样的数据优势,尤其是一些大公司。

  “像科大讯飞这样的公司,在这个行业里积累了十几年,数据库规模肯定更大。

在一些细分领域,比如说方言,它的优势就非常明显。

互联网公司的优势在于,它更善于理解用户、寻找使用场景、打磨产品,它能把一个产品变得更好用。 ”闵可锐说。

  上海聚虹光电科技有限公司总经理宫雅卓则告诉《瞭望东方周刊》,虹膜采集需要通过专门的设备,通过虹膜项目,并不易得。

  “任何一个具体的深度学习平台,用通用的学习方法都做不了,必须针对具体问题进行特殊的模型定制和优化才可以,所以最后凸显的并不是那些算法强的公司,而是拥有相应数据库的公司。

”宫雅卓说。   因此,在他看来,像Facebook、腾讯优图这样占有大量社交数据的公司,更容易在人脸识别领域取得成功。