


Application de l'apprentissage profond à la reconnaissance faciale
La reconnaissance faciale est une technologie qui utilise la technologie de vision par ordinateur pour reconnaître automatiquement les visages. L'algorithme de reconnaissance faciale basé sur l'apprentissage profond est l'une des technologies les plus avancées, permettant une reconnaissance faciale précise en apprenant un grand nombre d'images faciales.
Types d'algorithmes de reconnaissance faciale basés sur l'apprentissage profond
Les algorithmes de reconnaissance faciale basés sur l'apprentissage profond peuvent être divisés en deux catégories : les méthodes basées sur les fonctionnalités et les méthodes basées sur l'apprentissage des fonctionnalités.
Les méthodes de reconnaissance faciale basées sur les caractéristiques s'appuient sur des extracteurs de caractéristiques conçus à la main pour extraire les vecteurs caractéristiques des visages, puis utilisent des classificateurs pour classer ces vecteurs caractéristiques afin d'obtenir des fonctions de reconnaissance faciale. Les extracteurs de caractéristiques communes incluent le modèle binaire local (LBP), l'analyse en composantes principales (PCA) et l'analyse discriminante linéaire (LDA). Ces méthodes présentent cependant certains inconvénients. Premièrement, l’extracteur de fonctionnalités doit être conçu manuellement, ce qui est un processus relativement fastidieux. Deuxièmement, le processus d’extraction des caractéristiques est facilement perturbé par le bruit, l’éclairage et d’autres facteurs, ce qui entraîne une faible précision de reconnaissance. Par conséquent, les méthodes basées sur les fonctionnalités peuvent présenter certaines limites dans les applications pratiques.
La méthode basée sur l'apprentissage des fonctionnalités utilise un modèle d'apprentissage en profondeur pour apprendre automatiquement les caractéristiques du visage afin d'obtenir la reconnaissance faciale. Les modèles d'apprentissage profond courants incluent le réseau neuronal convolutif (CNN), le réseau résiduel profond (ResNet) et le réseau de reconnaissance faciale (FaceNet). Ces méthodes présentent les avantages suivants : 1. Apprendre automatiquement les caractéristiques du visage sans concevoir manuellement des extracteurs de caractéristiques. 2. Avoir une précision et une robustesse de reconnaissance élevées ; En permettant aux modèles d'apprentissage profond d'apprendre les caractéristiques du visage de manière autonome, nous pouvons créer des systèmes de reconnaissance faciale plus précis et plus fiables.
Étapes de l'algorithme de reconnaissance faciale basées sur l'apprentissage profond
L'algorithme de reconnaissance faciale basé sur l'apprentissage profond comprend généralement les étapes suivantes :
Préparation de l'ensemble de données : collectez un grand nombre d'images de visage et divisez-les en ensembles d'entraînement et en ensembles de tests.
Extraction de caractéristiques : utilisez des modèles d'apprentissage profond tels que les réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour extraire des caractéristiques des images de visage.
Entraînez le modèle : utilisez l'ensemble de formation pour entraîner le modèle d'apprentissage en profondeur afin d'apprendre à reconnaître les visages.
Testez le modèle : utilisez l'ensemble de test pour évaluer les performances du modèle.
Modèle d'application : appliquez le modèle formé à des scénarios réels, tels que le système de contrôle d'accès facial, le paiement facial, etc.
Actuellement, les algorithmes de reconnaissance faciale basés sur l'apprentissage profond sont largement utilisés dans divers domaines, tels que la sécurité, la finance, la vente au détail, etc. Il présente les avantages d'une haute précision, d'un rendement élevé et d'une robustesse élevée, et constitue l'une des technologies importantes dans le domaine de l'intelligence artificielle à l'avenir.
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Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

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