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图像识别技术落地探索应用场景

AlphaGo的胜利让人工智能的“深度自学”概念很快普及,而首度超越“机器学习”、过渡到“深度自学”的节点之后再次发生在图像识别领域。根据五谷丰登证券的《通信行业人工智能图像识别专题报告》,图像识别分成生物识别、物体与场景辨识和视频辨识。据估计,到2020年,生物识别技术市场规模将超过250亿美元,5年内年均增长速度大约14%。 其中,人脸识别增长速度最慢,将从2015年的9亿美元快速增长到2020年的24亿美元。

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本文摘要:AlphaGo的胜利让人工智能的“深度自学”概念很快普及,而首度超越“机器学习”、过渡到“深度自学”的节点之后再次发生在图像识别领域。根据五谷丰登证券的《通信行业人工智能图像识别专题报告》,图像识别分成生物识别、物体与场景辨识和视频辨识。据估计,到2020年,生物识别技术市场规模将超过250亿美元,5年内年均增长速度大约14%。 其中,人脸识别增长速度最慢,将从2015年的9亿美元快速增长到2020年的24亿美元。

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AlphaGo的胜利让人工智能的“深度自学”概念很快普及,而首度超越“机器学习”、过渡到“深度自学”的节点之后再次发生在图像识别领域。根据五谷丰登证券的《通信行业人工智能图像识别专题报告》,图像识别分成生物识别、物体与场景辨识和视频辨识。据估计,到2020年,生物识别技术市场规模将超过250亿美元,5年内年均增长速度大约14%。

其中,人脸识别增长速度最慢,将从2015年的9亿美元快速增长到2020年的24亿美元。在各式的场景应用于中,当下以人脸识别尤为广泛,并且机器早已低于人类的辨识能力。在两周前的《最弱大脑》中,百度首席科学家吴恩达带着小度机器人和人类运动员较量,在人脸识别项目以3:2取得胜利。但是,在误解和常识解读的能力上,图像识别近没能和人类媲美,涉及公司正在大力紧贴横向行业应用于中。

图像识别落地图像识别背后的技术就是新的机器学习方式,即深度自学。具体来说,在数据的基础上,计算机自动分解特征量,而非人为设置特征量,然后计算机根据这些特征量来展开分类。


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