Оценка качества алгоритмов распознавания лиц

Всем привет!

Как и обещали в прошлый раз, рассказываем о специфике оценки качества алгоритмов распознавания лиц. Материал подготовлен сотрудниками лаборатории NtechLab.

В последнее время распознавание лиц вызывает все больше интереса со стороны коммерческого сектора и государства. Однако корректное измерение точности работы таких систем – задача непростая и содержит массу нюансов. К нам постоянно обращаются с запросами на тестирование нашей технологии и пилотными проектами на ее основе, и мы заметили, что часто возникают вопросы с терминологией и методами тестирования алгоритмов применительно к бизнес-задачам. В результате для решения задачи могут быть выбраны неподходящие инструменты, что приводит к финансовым потерям или недополученной прибыли. Мы решили опубликовать эту заметку, чтобы помочь людям освоиться в среде специализированных терминов и сырых данных, окружающих технологии распознавания лиц. Нам хотелось рассказать об основных понятиях в этой области простым и понятным языком. Надеемся, это позволит людям технического и предпринимательского склада говорить на одном языке, лучше понимать сценарии использования распознавания лиц в реальном мире и принимать решения, подтвержденные данными.

Читать далее «Оценка качества алгоритмов распознавания лиц»

Нейронные сети и распознавание образов. Часть 2.

Друзья, продолжаем рассказ о нейронных сетях, который мы начали в прошлый раз. И сегодня речь пойдёт о том,

Что собой представляет нейронная сеть

Нейронная сеть в простейшем случае – математическая модель, состоящая их нескольких слоёв элементов, выполняющих параллельные вычисления. Изначально такая архитектура была создана по аналогии с мельчайшими вычислительными элементами человеческого мозга – нейронами. Минимальные вычислительные элементы искусственной нейронной сети тоже называются нейронами. Нейронные сети обычно состоят из трёх или более слоёв: входного слоя, скрытого слоя (или слоёв) и выходного слоя (рис. 1), в некоторых случаях входной и выходной слои не учитываются, и тогда количество слоёв в сети считается по количеству скрытых слоёв. Такой тип нейронной сети называется перцептрон. Читать далее «Нейронные сети и распознавание образов. Часть 2.»

Нейронные сети и распознавание образов. Часть 1.

Друзья, мы решили, что разговор о практическом применении нейронных сетей невозможен без рассказа о самих нейронных сетях, и поэтому часть наших постов будет посвящена именно этой теме. А начнём мы с небольшого введения…

Одной из наиболее значимых инноваций в исследовательском мире за последнее десятилетие стало внедрение технологий распознавания. С середины прошлого века проблема распознавания объектов считалась наиболее сложной задачей в области компьютерного зрения. Читать далее «Нейронные сети и распознавание образов. Часть 1.»