图像识别技术架构图

1、   脸识别技术已经广泛应用于各个域，以下是一些常见的应用场景：1. 门禁系统：脸识别技术可用于验证身份，使得只有授权员才能进入特定区域，增加安全性。 2. 安全性监控：脸识别技术可用于监控公共场所，如火车站、机场等。 当疑似危险物出现时，系统可以及时并报，提高安全性。 3. 社区管理：脸识别技术可用于社区管理，如对小区常住口和流动口进行分类识别，对可疑员行动轨迹提前预，提高社区安全性。 4. 身份验证：脸识别技术可用于身份验证，如在银行、电信服务、移动支付等域，只有验证通过的用户才能进行相关作。 … 　而此技术主要采用了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从中提取像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，即脸特征模板。 利用已建成的脸特征模板与测者的的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。 通过这个值即可确定是否为同一。 这一技术现在已广泛的运用到了安检、刑侦、反恐、公司保密管理等诸多域。

3、 手写数字识别几乎是深度学习的入门数据集了。 在keras中内置了MNIST数据集，其中测试集包含60000条数据，验证集包含10000条数据，为单通道的灰度，每张的像素大小为28 28.一共包含10个类别，为数字0到9。

2、 Tensor核心是Turing架构的亮点，它支INT8/INT4/FP16，为游戏GPU的实时AI（如DLSS）和 NGX神经服务提供了强大的加速。 比如在图像识别和自动驾驶这些任务中，Tensor核心能加速矩阵乘法，每时钟周期内处理海量运算，性能尤为突出。