Reconnaissance faciale Naive-Deep : Atteindre la limite du benchmark LFW ou pas ?

Les performances de la reconnaissance faciale s'améliorent rapidement avec les récentes techniques d'apprentissage profond en développement et l'accumulation de grands ensembles de données d'entraînement. Dans cet article, nous rapportons nos observations sur l'impact des grandes données sur la performance de reconnaissance. Selon ces observations, nous construisons notre système de reconnaissance faciale Megvii, qui atteint une précision de 99,50 % sur le benchmark LFW, surpassant l'état de l'art précédent. De plus, nous rapportons les performances dans un scénario de certification de sécurité réelle. Il existe encore un écart clair entre la reconnaissance machine et la performance humaine. Nous résumons nos expériences et présentons trois défis à venir dans la reconnaissance faciale récente. Et nous indiquons plusieurs solutions possibles face à ces défis. Nous espérons que notre travail stimulera la discussion de la communauté sur la différence entre les benchmarks de recherche et les applications réelles.