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1，開源軟件在中國

有當(dāng)然有金山軟件不是開源了么

開源軟件在中國

2，市面上有哪些開源的人工智能系統(tǒng)

11月5日Google開源了TensorFlow，11月7日Microsoft開源了DMTK。兩家巨頭高科技公司相繼爭先恐后的開源人工智能計算工具包，目的無非是爭奪用戶資源。實際上，除了這兩家公司外，幾年以前已經(jīng)開源的這種工具包還有很多。出現(xiàn)個TensorFlow沒什么稀奇的。Google做的已經(jīng)晚了，而且計算性能也不是多好，相信按照Google的實力，它們應(yīng)該會持續(xù)改進(jìn)。

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3，什么是 SeetaFace 開源人臉識別引擎

區(qū)分不同的人是很多智能系統(tǒng)的必備能力。為實現(xiàn)此目的，一種可能的技術(shù)手段是通過對人臉的光學(xué)成像來感知人、識別人，即所謂的人臉識別技術(shù)。經(jīng)過幾十年的研發(fā)積累，特別是近年來深度學(xué)習(xí)技術(shù)的涌現(xiàn)，人臉識別取得了長足的進(jìn)步，在安防、金融、教育、社保等領(lǐng)域得到了越來越多的應(yīng)用，成為計算機(jī)視覺領(lǐng)域最為成功的分支領(lǐng)域之一。　　然而，人臉識別并非完全成熟的技術(shù)，離公眾期望的全面應(yīng)用尚有距離，還需要學(xué)術(shù)界、工業(yè)界的共同努力。為此，整個人臉識別社區(qū)需要有基準(zhǔn)(Baseline)系統(tǒng)，而且基準(zhǔn)系統(tǒng)的水平顯然會極大影響著該領(lǐng)域的發(fā)展水平。可是令人尷尬的是，這個領(lǐng)域迄今尚無一套包括所有技術(shù)模塊的、完全開源的基準(zhǔn)人臉識別系統(tǒng)!我們希望改變現(xiàn)狀，因此開源了SeetaFace人臉識別引擎。該引擎由中科院計算所山世光研究員帶領(lǐng)的人臉識別研究組研發(fā)。代碼基于C++實現(xiàn)，且不依賴于任何第三方的庫函數(shù)，開源協(xié)議為BSD-2，可供學(xué)術(shù)界和工業(yè)界免費使用?！　eetaFace人臉識別引擎包括了搭建一套全自動人臉識別系統(tǒng)所需的三個核心模塊，即：人臉檢測模塊(SeetaFace Detection)、面部特征點定位模塊(SeetaFace Alignment)以及人臉特征提取與比對模塊 (SeetaFace Identification)。　　人臉檢測模塊SeetaFace Detection采用了一種結(jié)合傳統(tǒng)人造特征與多層感知機(jī)(MLP)的級聯(lián)結(jié)構(gòu)，在FDDB上達(dá)到了84.4%的召回率(100個誤檢時)，并可在單個i7 CPU上實時處理VGA分辨率的圖像。面部特征點定位模塊SeetaFace Alignment通過級聯(lián)多個深度模型(棧式自編碼網(wǎng)絡(luò))來回歸5個關(guān)鍵特征點(兩眼中心、鼻尖和兩個嘴角)的位置，在AFLW數(shù)據(jù)庫上達(dá)到state-of-the-art的精度，定位速度在單個i7 CPU上超過200fps。人臉識別模塊SeetaFace Identification采用一個9層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)來提取人臉特征，在LFW數(shù)據(jù)庫上達(dá)到97.1%的精度(注：采用SeetaFace人臉檢測和SeetaFace面部特征點定位作為前端進(jìn)行全自動識別的情況下)，特征提取速度為每圖120ms(在單個i7 CPU上)。

什么是 SeetaFace 開源人臉識別引擎