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香港中文大学（中大）信息工程学系汤晓鸥教授及电子工程学系王晓刚教授领导的研究团队，研发出一套崭新的自动人面识别系统，准确度为全球之冠。该系统在人面资料库（Labeled Faces in the Wild）过千组不同光暗、表情及拍摄角度的人面照片中，识别容貌的准确率高达99.15%，是首次有系统可超越人类肉眼识别的准确度。 

王晓刚教授表示：「以电脑自动识别人面最困难之处是既要缩减同一人在不同图像中呈现的变化，又要扩大不同人面部之间的细微差异点。透过深度学习模型（Deep Learning）强大的计算和学习能力，中大的人面识别技术可有效处理上述两类不同检测，大大提高人面识别的准确性，在公共安全、执法、互联网和娱乐等范畴可发挥极大功效。」执法部门及保安单位可利用此技术，从数以万计的人群中找出目标人物。传统的视频监控只可在简单环境中监测少量目标，而新识别系统则能在极复杂环境下辨认大量目标。 

机器深度学习是人工智能研究的一项重大突破，借助图形处理器（GPU）组成的运算系统作大数据分析，从而构建类似人类的神经网络来学习人类行为。人面识别是电脑图形处理及人工智能的一个重要指标，中大是次在自动人面识别上的突破，证实深度学习模型有助推动人工智能发展，将来甚至可能超越人类智能的水平。此技术更展示了深度学习的无限可能性，包括以图像和视频讯息来追踪恐怖份子、侦测使用自动柜员机的诈骗行为，或自动标注上传到社交网站的人面图像等。 

中大CUDA科研中心 

中大在机器深度学习领域领先全球，近日更获选为全港首个NVIDIA^[1] CUDA^[2]科研中心，为大学科研人员提供GPU加速器的支持，以进行创新科研的工作。王晓刚教授为中大CUDA科研中心主任。中心将利用NVIDIA公司提供的高科技设备及技术支援，重点加强深度学习领域的研究，并透过GPU并行计算系统，积极研发相关技术及应用，包括视频监控、网络规模影像及录像搜索，以及人机交互系统等。此外，中大电子工程学系将于2014-15学年开办全港首个深度学习的研究生课程，栽培有志研究深度学习和GPU技术的本地专才。 

中大CUDA科研中心可优先使用NVIDIA最先进的硬件及软件，为大学GPU相关的科研活动提供各种设备和技术支援。中大最近获NVIDIA提供计算速度最快的Tesla系列产品，以支持大学在人面识别领域的研究。一般的中央处理器需时一个月才能完成机器对人面识别的学习，Tesla K40的GPU则能够在10小时内完成的整个机器学习过程。此外，NVIDIA将为中大研究人员提供特别培训，包括派工程师支援中大建构一套最完善的GPU运算系统，用于人群视频监控的研究及深度神经网络系统的训练；并针对中大开发的自动演算程式提供优化建议，以提升GPU的效能，让更多用家受惠，为中大缔造有利优质研究的环境。 

关于NVIDIA® (英伟达) 

NVIDIA是全球领先的视觉运算技术厂商，图形处理器(GPU)的发明者。GPU作为高效能的视觉运算引擎，带动了广阔而互动的电脑绘图技术，应用范围涵盖电玩游戏、个人电脑、行动装置等产品。 

关于CUDA® (统一计算设备架构)

CUDA是NVIDIA专用的并行运算平台及程序模式，能全面发挥GPU的计算速度，大幅提升表现效能。获选为CUDA科研中心的机构在GPU及CUDA研究上都有杰出表现，对全球科技发展影响深远。