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深度学习是机器学习的一个子集,通过模拟脑科学中神经元之间信息流的传播方式,抽象出一种数学模型,他可以通过端对端(End-to-End)的训练,从不同的抽象层级提取数据的本质特征,从而可以完成比较复杂的分类或回归任务。

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眼神科技2012年开始探索将深度学习应用于人脸识别,并于2014年推出第一代基于深度学习的人脸识别算法。深度学习与传统模式识别方法的最大不同在于它是从大数据中自动学习特征,而非采用手工设计的特征;而深度模型的表达能力更强,更有效率。


以无人驾驶汽车为例

传统方法:需要专家针对道路上所面临的各种物体的各种状态,分别进行特征设计。由于路况和周遭环境的变化是无穷无尽的,所以无人车根本无法实现有效的环境感知。

深度学习:无需专家设计特征,直接将图像作为输入,经过网络计算,直接输出决策。而且可以随着数据的增加来优化算法效果。


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