WiMi Hologram Cloud Inc. anuncia el desarrollo de un sistema de algoritmo de reconocimiento facial basado en redes neuronales convolucionales. Utiliza las características del valor de gris de los píxeles de la cara para extraer toda la información de las características de la imagen con su potente capacidad de aprendizaje, evitando así la pérdida de información. El sistema utiliza una combinación de tres métodos, a saber, el campo de percepción local, el reparto de pesos y la agrupación, para mejorar el rendimiento del algoritmo y reducir el orden de magnitud de los parámetros de peso, reduciendo la complejidad del entrenamiento del modelo de red neuronal convolucional.

El sistema utiliza múltiples capas convolucionales y de pooling para extraer y reducir la dimensionalidad de la imagen de entrada y obtener una representación de características de alta dimensión de la imagen. Para las imágenes de caras, la red neuronal convolucional puede aprender las características como el contorno, la textura y el color de la cara, mejorando así la precisión y la eficacia del reconocimiento facial. El sistema de algoritmos de reconocimiento facial de WiMi aprende automáticamente las características de alto nivel de la imagen, lo que mejora la precisión y la solidez del reconocimiento facial.

Su entrenamiento se realiza de principio a fin, desde la imagen original para extraer las características gradualmente y finalmente emitir los resultados de la clasificación. Este método de entrenamiento puede aprender automáticamente la relación entre las características y perturbar y transformar los datos de entrenamiento mediante datos aumentados, incrementando así la diversidad y la cantidad de datos, mejorando la robustez del algoritmo facial y aplicándolo a tareas de reconocimiento facial de diferentes escalas y complejidad. Además, el sistema utiliza aceleración de hardware, como la GPU, para lograr una alta velocidad de reconocimiento y cumplir los requisitos de reconocimiento en tiempo real.

La tecnología de reconocimiento facial es una tecnología de reconocimiento avanzada con una naturaleza única y una posición destacada en la tecnología biométrica, que puede desempeñar un papel eficaz en cada vez más campos. En comparación con otros métodos de reconocimiento, el método de reconocimiento facial es relativamente amigable, y el reconocimiento es rápido y preciso, y con el continuo desarrollo de la tecnología informática, la tecnología de reconocimiento facial también está cada vez más madura. En la tecnología de reconocimiento facial, la precisión del reconocimiento es una de las medidas fundamentales, y la complejidad del entorno de disparo, como los cambios en la expresión facial, la postura y la visibilidad, hace que la tecnología de reconocimiento facial se enfrente a diversos retos en el proceso de aplicación práctica.

El algoritmo de reconocimiento facial basado en redes neuronales convolucionales se ha convertido en una de las tecnologías de reconocimiento facial más eficaces y se utiliza ampliamente en los sectores médico, minorista y financiero, entre otros. Es previsible que el algoritmo de reconocimiento facial de WiMi tenga una amplia perspectiva de mercado y un enorme potencial de desarrollo en el futuro.