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香港中文大學（中大）信息工程學系湯曉鷗教授及電子工程學系王曉剛教授領導的研究團隊，研發出一套嶄新的自動人面識別系統，準確度為全球之冠。該系統在人面資料庫（Labeled Faces in the Wild）過千組不同光暗、表情及拍攝角度的人面照片中，識別容貌的準確率高達99.15%，是首次有系統可超越人類肉眼識別的準確度。 

王曉剛教授表示：「以電腦自動識別人面最困難之處是既要縮減同一人在不同圖像中呈現的變化，又要擴大不同人面部之間的細微差異點。透過深度學習模型（Deep Learning）強大的計算和學習能力，中大的人面識別技術可有效處理上述兩類不同檢測，大大提高人面識別的準確性，在公共安全、執法、互聯網和娛樂等範疇可發揮極大功效。」執法部門及保安單位可利用此技術，從數以萬計的人群中找出目標人物。傳統的視頻監控只可在簡單環境中監測少量目標，而新識別系統則能在極複雜環境下辨認大量目標。 

機器深度學習是人工智能研究的一項重大突破，借助圖形處理器（GPU）組成的運算系統作大數據分析，從而構建類似人類的神經網絡來學習人類行為。人面識別是電腦圖形處理及人工智能的一個重要指標，中大是次在自動人面識別上的突破，證實深度學習模型有助推動人工智能發展，將來甚至可能超越人類智能的水平。此技術更展示了深度學習的無限可能性，包括以圖像和視頻訊息來追蹤恐怖份子、偵測使用自動櫃員機的詐騙行為，或自動標註上傳到社交網站的人面圖像等。 

中大CUDA科研中心 

中大在機器深度學習領域領先全球，近日更獲選為全港首個NVIDIA^[1] CUDA^[2]科研中心，為大學科研人員提供GPU加速器的支持，以進行創新科研的工作。王曉剛教授為中大CUDA科研中心主任。中心將利用NVIDIA公司提供的高科技設備及技術支援，重點加強深度學習領域的研究，並透過GPU並行計算系統，積極研發相關技術及應用，包括視頻監控、網絡規模影像及錄像搜索，以及人機交互系統等。此外，中大電子工程學系將於2014-15學年開辦全港首個深度學習的研究生課程，栽培有志研究深度學習和GPU技術的本地專才。 

中大CUDA科研中心可優先使用NVIDIA最先進的硬件及軟件，為大學GPU相關的科研活動提供各種設備和技術支援。中大最近獲NVIDIA提供計算速度最快的Tesla系列產品，以支持大學在人面識別領域的研究。一般的中央處理器需時一個月才能完成機器對人面識別的學習，Tesla K40的GPU則能夠在10小時內完成的整個機器學習過程。此外，NVIDIA將為中大研究人員提供特別培訓，包括派工程師支援中大建構一套最完善的GPU運算系統，用於人群視頻監控的研究及深度神經網絡系統的訓練；並針對中大開發的自動演算程式提供優化建議，以提升GPU的效能，讓更多用家受惠，為中大締造有利優質研究的環境。 

關於NVIDIA® (英偉達) 

NVIDIA是全球領先的視覺運算技術廠商，圖形處理器(GPU)的發明者。GPU作為高效能的視覺運算引擎，帶動了廣闊而互動的電腦繪圖技術，應用範圍涵蓋電玩遊戲、個人電腦、行動裝置等產品。 

關於CUDA® (統一計算設備架構)

CUDA是NVIDIA專用的並行運算平台及程序模式，能全面發揮GPU的計算速度，大幅提升表現效能。獲選為CUDA科研中心的機構在GPU及CUDA研究上都有傑出表現，對全球科技發展影響深遠。