答辩时老师会问些什么问题,人脸识别答辩中老师有可能问什么问题

但老师真问起这个问题了,那就意味着你的论文本身结构可能出了问题 。2.来自课题本身的问题这个方面问的会比较少,基本上第一个方面就足够老师问了 。人脸识别是目前AI技术应用中比较常见的场景之一,在入口检查、在线支付、用户校验等方面都有人脸识别的影子!但目前人脸识别至少有以下挑战;1、隐私安全既然是人脸,就一定涉及到个人隐私的问题 。
人脸识别目前面临的挑战是什么?

答辩时老师会问些什么问题,人脸识别答辩中老师有可能问什么问题


人脸识别是目前AI技术应用中比较常见的场景之一,在入口检查、在线支付、用户校验等方面都有人脸识别的影子!但目前人脸识别至少还有以下挑战;1、隐私安全既然是人脸,就一定涉及到个人隐私的问题 。随着信息化越来越普及,个人大数据在不同的平台上都会有不同程度的留存,此时如何保证个人隐私在互联网上的安全,是需要人脸识别技术和相关法律法规去完善和管理的,但目前这部分尚处于初级阶段 。
还需要全社会从认知到技术都提高才能解决 。应用场景在人脸识别精准度上,高度依赖应用场景,笔者曾测试过一款平台型智能机器人,号称集成了最NB的人脸识别技术和摄像头,在昏暗的光线下也可以有很高的识别准确率,有一次当机器人移动到门口的时候,我从屋里向屋外走动,当我走到机器人面前,一半面部有太阳光照射,而另一半则处于黑暗状态 。
同时机器人的角度是激光拍摄,就这样它失败了!多次测试结果均如此 。而当一个人从暗黑的环境向强光环境移动,而摄像角度在强光下时,识别效果很差,这说明人脸识别的适应性和准确度还可有很大提高空间 。用户体验人脸识别的用户体验也是一个挑战 。大家在过机场安检偶尔会有这样的尴尬,明明一切操作正常,但走到识别通道那儿就是过不去,这可能会有几种原因:1、因为网络传输问题,不能及时将最准确的照片上传导致检测结果显示较慢;2、当用户做过整容手术,面部轮廓和深度特征有较大变化时,就可能检测出错;3、检测设备识别范围有限(大了会存在多张人脸的情况,小了人脸取景不完整),此时就需要用户或弯腰,或垫脚,或移动来适应摄像头,这就像在爬坡时需要人扛自行车一样!由于人品识别的应用场景非常广泛,如何做到全场景提供最好的用户体验,仍然是目前人品识面临的挑战之一 。
人脸识别的原理是什么?他会不会把双胞胎混淆呢?
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【答辩时老师会问些什么问题,人脸识别答辩中老师有可能问什么问题】我是泰瑞聊科技,很荣幸来回答此问题,希望我的回答能对你所有帮助!人脸识别的原理人脸识别的工作原理,我们可以拆解为以下10个步骤,更容易理解一些 。1、人脸检测,检测出图像中人脸所在的位置;2、人脸配准,定位出人脸五官的关键点坐标,并进行标注;3、人脸属性识别,识别出人脸的性别、年龄、姿态、表情等属性;4、人脸提特征,将一张人脸图像转化为一串固定长度数值的过程;5、人脸比对,衡量两个人脸之间的相似度;6、人脸验证,判定两个人脸是否为同一人;7、人脸识别,识别出输入人脸图对应的身份;8、人脸检索,在人脸库中,查找和输入人脸相似的人脸序列;9、人脸聚类,将一个集合内的人脸根据身份进行分组;10、人脸活体,判断人脸图像是来自真人还是来自攻击假体,例如仿照的照片、视频等 。

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