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人脸识别

人脸识别是什么?

人脸识别是指借助专用的摄像机,通过可见光、红外光,甚至点阵激光等成像方式从拍摄的动态场景或静态图像中检测出人面部图像的技术。借此可以分辨画面中是否存在人脸,存在几个人脸,甚至可以快速鉴别被检测人的身份,进而以此为基础实现更多方便、实用的功能。

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人脸识别有什么用?

人脸识别有什么用?

简单来说,人脸识别技术可图像转换为“矩阵”形式,不同内容的图像可得到不同的矩阵。随后将需要识别的图片进行类似转换,并计算被识别图片和训练模型时所用参考图片的矩阵相似度,借此判断图片中是否包含人脸,甚至进一步精确判断出包含了哪个人的面部。这种技术已经在娱乐、生活甚至公共安全等方面发挥出巨大作用。例如:

  • 手机解锁和移动支付场景中,通过人脸识别技术“刷脸登录”,避免繁琐的密码输入过程;
  • 安防等场景中,通过人脸识别追踪某人的具体行程,或在“茫茫人海”中快速定位某人;
  • 视频拍摄和直播应用中,自动分析出面部区域,对该区域进行“自动美化”或添加有趣的特效。

这些需要以准确的模型、海量训练数据、长时间的训练过程,以及不断的调优为前提,这都离不开先进的机器学习能力,而 Amazon SageMaker 通过丰富的功能和强大算力用户提供了快速构建人脸识别算法、模型和应用所需的底层 IT 支持。

亚马逊云科技 Amazon SageMaker 优势

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亚马逊云科技 Amazon SageMaker 优势_全面集成

全面集成

传统 ML 开发是一个复杂、昂贵的迭代过程,而没有适用于整个机器学习工作流程的集成工具使得这一过程更加困难。您需要将工具和工作流程整合到一起,而这非常耗时并且容易出错。Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务,可为每位开发人员和数据科学家提供快速构建、训练和部署机器学习 (ML) 模型的能力。SageMaker 消除了机器学习过程中的每个步骤的繁重工作,让您能够更轻松地开发高质量模型。

亚马逊云科技 Amazon SageMaker 优势_模型构建

模型构建

作为首个适用于机器学习的完全集成式 IDE,Amazon SageMaker Studio 提供了一个基于 Web 的单一视觉界面,您可以在其中执行所有 ML 开发步骤,通过 SageMaker 笔记本加速构建并展开协作。SageMaker 支持各类领先的深度学习框架,如 TensorFlow、PyTorch、Apache MXNet 等。

亚马逊云科技 Amazon SageMaker 优势_模型训练

模型训练

SageMaker Experiments 可帮助您组织和跟踪机器学习模型的迭代。您还可以借助 SageMaker Debugger 在训练期间自动捕获实时指标,使训练过程更加透明,从而帮助提高模型精度。SageMaker 提供托管的 Spot 训练,帮助降低多达 90% 的训练成本。

亚马逊云科技 Amazon SageMaker 优势_模型部署

模型部署

只须单击一下,Amazon SageMaker 即可轻松将经过训练的模型部署到生产中,从而使您可以开始为实时或批量数据生成预测。您可以跨多个可用区将模型一键部署到自动扩展的 Amazon ML 实例上,实现高冗余。您的应用程序只需要有一个对此终端节点的 API 调用,即可实现低延迟、高吞吐量推理。

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