2018年3月,蘇寧美國硅谷研究院在國際權威人臉識別公開測試LFW和MegaFace中,分別取得第一和第三的排名,在LFW上測試的準確率更是高達99.83+%,超越國內外眾多知名公司。

(圖:在MegaFace 排名取得第三)

據了解,LFW和MegaFace 兩大驗證平臺,其一是人臉識別研究領域最重要的人臉圖像測評集合之一,其一為目前最具權威的、熱門的評價人臉識別性能的指標之一。LFW人臉圖像集合中有13000多張從網上搜集來的非約束環境下的人像照片,主要用于驗證給定兩張照片中的人是否為同一人(Face Verification),即1:1場景。MegaFace則擁世界上最大的人臉識別公共數據庫集,共1027060張圖像,含有690572人。所有參賽企業提交的算法模型,將會在MegaFace的數據集中進行識別(Face Identification),也就是在上百萬的干擾因素下,準確地找到與給定照片相同身份人的照片,即1:N的場景。

目前,蘇寧美國硅谷研究院擁有頂級的機器學習研發團隊,專注于圖像處理、模式識別以及深度學習的研究。通過改進的深度學習架構ResNet和Inception-ResNet,訓練人臉特征模型,同時采取了多種損失函數的進行模型訓練以及參數微調。集成多個數百層的深度學習模型后,蘇寧最終在MegaFace的準確率達到96+%,在LFW上的實驗結果達到99.8333+%,該結果證明了蘇寧的人臉識別技術居世界前列。

(上圖為蘇寧美研人臉特征提取基本架構圖)

盡管這是居于訓練集和測試集而得到的數值,在現實的應用場景下,因為光線、身體移動、環境的干擾等因素,該模型還有待于繼續訓練和迭代。另一方面,人臉識別業界普遍認為,單純由于算法而帶來的技術差距已日趨縮小,如何將技術落地到具體的行業中,并利用積累的大數據實現利益的變現才是迫在眉睫的問題。

而在這些方面,蘇寧擁有絕對的優勢,豐富的應用場景是技術的探索和研究的前提。目前,人臉識別技術已經涵蓋 金融 風控、安防、智慧門店、 互聯網 等領域,能快速準確完成人臉檢測、關鍵點檢測及人臉屬性檢測。落地在蘇寧門店的人臉識別技術已經能夠準確地對門店內客戶進行行為識別及追蹤。

(圖:人臉識別技術在門店的應用)

隨著數據和技術的不斷積累,以及蘇寧在國際、國內受關注程度越來越高,人臉識別技術將作為蘇寧一項人工智能方面的專業能力對外開放,使這項技術得到更廣泛的應用和長足的發展。