在现代社会，刷脸进场、人脸支付等科技手段越来越来越普遍，满足了现代人便捷生活的需求。那么，人脸识别是如何做到的？它与大数据有何关联？

在中国东南大数据产业园，有这样一群人，通过繁杂的数据标注工作，为人脸识别提供精准数据的支撑，充分提高人脸识别准确率。

在人工智能领域，除了日渐完善丰富的算法理论，大量精准的数据已成为深度学习模型的关键。

所谓数据标注，是根据需要，对图像进行人工点线框的标注，提高数据的准确性和泛用性。“以人脸识别为例，一张人脸需要72点的标注，每个点有固定位置，通过这样的标注，为系统快速定位人脸信息奠定基础，提高识别的准确率。”

目前，数据标注工作已覆盖人脸关键点标注、人体骨骼、服装标注、机动车、非机动车等各类应用场景，随着人工智能的发展，在视频结构化中可识别出人脸属性、服装属性、车辆信息，机动车非机动车，行为等详细信息。

实时质检，提高数据质量

数据的竞争是AI领域最根本的竞争。业界共识是“大量数据+普通模型”比“普通数据+高级模型”的准确度更高，而这些数据必须通过标注才能形成。

数据标注是一项繁杂的工作，以人脸72点标注为例，每个点有固定位置，但现实情况复杂多变，当遇到侧脸、脸部被遮挡等情况时，需要与研发人员沟通，明确统一的标注标准。

现代社会，大数据技术给我们带来了许多便利。当我们在享受便利的同时，也要感谢这些大数据工作者，他们的辛劳换来了新技术的广泛应用。

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