計(jì)算機(jī)視覺是一種利用圖像或多維數(shù)據(jù)獲取信息的人工智能系統(tǒng)，包括圖像識(shí)別、人臉識(shí)別等。

    眾所周知，年齡的增長，如皺紋、毛發(fā)或疤痕等，會(huì)使人的面部產(chǎn)生改變，進(jìn)而影響人臉識(shí)別的效果。近日，在亮風(fēng)臺(tái)首席科學(xué)家凌海濱教授的帶領(lǐng)下，這一難題取得了突破性進(jìn)展。

    亮風(fēng)臺(tái)算法團(tuán)隊(duì)另辟蹊徑，以更容易實(shí)現(xiàn)的年齡估算為出發(fā)點(diǎn)，獨(dú)創(chuàng)性地研發(fā)了全新的識(shí)別算法，顯著提升了跨年齡人臉識(shí)別的效果。具體來說，這種全新的算法是用一種競爭性任務(wù)學(xué)習(xí)算法在一個(gè)共同優(yōu)化框架中將兩個(gè)任務(wù)結(jié)合起來。通過這種方式，從年齡估算中獲取的信息，能有效地幫助跨年齡人臉識(shí)別的特征選擇。

    這一算法的有效性在權(quán)威的數(shù)據(jù)評(píng)測(cè)中得到驗(yàn)證。在FG-Net數(shù)據(jù)集中，它將錯(cuò)誤率從22.3%（由馬里蘭大學(xué)研究者于2012年公布）降低至19.4%；在MORPH數(shù)據(jù)集中，它將錯(cuò)誤率從7.5%（由伊利諾伊大學(xué)ADSC中心、新加坡南洋理工大學(xué)和清華大學(xué)組成的聯(lián)合小組于2014年公布）降低至5.5%。這一突破性的研究成果將在2015年IEEE計(jì)算機(jī)視覺和模式會(huì)議（即CVPR 2015，最權(quán)威的計(jì)算機(jī)視覺會(huì)議之一）上公布。

    在國際最權(quán)威評(píng)測(cè)算法 CVPR 2013 BenchMark 取得第一后，亮風(fēng)臺(tái)又一次在世界范圍內(nèi)獲得專業(yè)認(rèn)可。技術(shù)的突破，源自專業(yè)的團(tuán)隊(duì)。在國際頂尖計(jì)算機(jī)視覺和人工智能學(xué)者、美國知名大學(xué)終身教授、特聘專家等率領(lǐng)下，亮風(fēng)臺(tái)持續(xù)在圖像識(shí)別、人臉識(shí)別、目標(biāo)跟蹤等方面取得成績，也因此成為2014年度全國唯一一家獲得國家科技基金的圖像識(shí)別技術(shù)公司。

    同時(shí)，亮風(fēng)臺(tái)也不斷優(yōu)化自身的產(chǎn)品與服務(wù)，基于互聯(lián)網(wǎng)基因，打造新一代的圖像識(shí)別和視覺交互平臺(tái)，使高精尖的人工智能技術(shù)落地為用戶喜聞樂見的產(chǎn)品。