Репост из: Sina Tech: Китай, бизнес и технологии
👩🏻Китайские алгоритмы распознавания лиц заняли все первые строчки в американском тесте
Национальный институт стандартов и технологий США провел сравнение алгоритмов распознавания лиц, разрабатываемых компаниями из разных стран. Всем алгоритмам было дано задание распознать лица на различных типах изображений. Типы изображений различались по сложности - от простых для распознавания фотографий на визу до криво снятых селфи.
По итогам тестирования 5 верхних строчек заняли алгоритмы, разработанные китайскими компаниями. Первые два места достались компании Yitu (依图), третье и четвертое заняли алгоритмы SenseTime (商汤科技), а на пятое место попало ПО от Шэньчжэньского института передовых технологий Китайской академии наук (SIAT). По точности распознавания, которая оценивалась через коэффициент неверных сопоставлений, китайские алгоритмы сумели обойти американских, голландских и японских конкурентов.
https://www.leiphone.com/news/201811/anDqig3bVCuZNHeg.html
Целиком отчет можно почитать тут:
https://www.nist.gov/sites/default/files/documents/2018/11/16/frvt_report_2018_11_16.pdf
Национальный институт стандартов и технологий США провел сравнение алгоритмов распознавания лиц, разрабатываемых компаниями из разных стран. Всем алгоритмам было дано задание распознать лица на различных типах изображений. Типы изображений различались по сложности - от простых для распознавания фотографий на визу до криво снятых селфи.
По итогам тестирования 5 верхних строчек заняли алгоритмы, разработанные китайскими компаниями. Первые два места достались компании Yitu (依图), третье и четвертое заняли алгоритмы SenseTime (商汤科技), а на пятое место попало ПО от Шэньчжэньского института передовых технологий Китайской академии наук (SIAT). По точности распознавания, которая оценивалась через коэффициент неверных сопоставлений, китайские алгоритмы сумели обойти американских, голландских и японских конкурентов.
https://www.leiphone.com/news/201811/anDqig3bVCuZNHeg.html
Целиком отчет можно почитать тут:
https://www.nist.gov/sites/default/files/documents/2018/11/16/frvt_report_2018_11_16.pdf