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Facebook已经学会了识别在人群中的面孔与97，25％的精确度
Facebook已经开发了一种名为DeepFace的算法，它可以让你找出的人在人群中的97精度，25％，这几乎相当于普通人（97，53％）的写 TechCrunch的。
为了克服对面部识别的常规节目的限制，开发者已经找到一种方法来建立Facebook的三维人脸模型上的图片。这些模型然后可被旋转以确保识别印在不同角度的一张脸。在过去，同样尝试来识别一个人可以很容易地不成功的，如果该人是刚刚稍倾斜他的头部的另一侧。
该算法DeepFace它们必须被训练在大量的人。在目前的版本中，它可以识别多达4000人的400多万个人图像数据库的基础上。从理论上说，这个数据库可以扩展到适用于大多数社交网络Facebook，这将是有益的，如果Facebook希望自动识别所有联系人的过程，并识别人脸的照片，而无需手动标记用户。
到目前为止，这个项目的目的是只在上周发表的一篇研究论文，并有一批作家是要呈现在计算机视觉和模式识别在美国俄亥俄州哥伦布市会议的成果，6月。然而，该项目为未来的应用潜力巨大，如脸谱，以及在人工智能领域。
资料来源： habrahabr.ru/post/216281/
