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位列世界領(lǐng)先集團(tuán)!悠絡(luò)客進(jìn)入MegaFace百萬人臉測試全球公司排名前五

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近日,悠絡(luò)客的人工智能研究院(ULUFace),在國際知名人臉識別數(shù)據(jù)庫MegaFace百萬級別人臉測試中(Challenge1/FaceScrub identification),以97.4869%的成績?nèi)〉萌蚬九琶谖宓暮贸煽儭⒓舆@項(xiàng)測試的還有來自微軟、蘇寧、騰訊優(yōu)圖、復(fù)旦等知名公司。

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目前世界知名的人臉識別技術(shù)驗(yàn)證平臺有LFW和MegaFace,這兩者是人臉識別研究領(lǐng)域最重要的人臉圖像測評集合之一和目前最權(quán)威的、熱門的評價(jià)人臉識別性能指標(biāo)之一。

LFW人臉圖像集合中有13000多張從網(wǎng)上搜集來的非約束環(huán)境下的人像照片,主要用于驗(yàn)證給定兩張照片中的人是否為同一人(Face Verification)即1:1場景。由于場景較容易,人臉庫數(shù)量較少,準(zhǔn)確率普遍達(dá)到99%以上,目前國內(nèi)公司普遍采用這一人臉庫宣傳自己技術(shù)。

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Megaface是一項(xiàng)百萬規(guī)模級別的面部識別算法測試基準(zhǔn),由美國華盛頓大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程實(shí)驗(yàn)室發(fā)布并維護(hù)。該測試資料集中包含69萬人的100萬張圖片,以海量人臉注冊情況下的辨識率為主要指標(biāo),難度較大,其中還包含同一個(gè)名人不同年齡跨度的照片,其中不乏讓人難以分辨的例子,例如下圖:

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在MegaFace競賽中,為了獲得較高的排名,各大公司普遍會使用多模型和較高的算法層數(shù),這樣雖然可以使準(zhǔn)確率大幅提高,但是相比單模型的“一人投票決定制”,多模型的“少數(shù)服從多數(shù)”顯然要占用更大的計(jì)算資源,更別說動輒一兩百層的深度計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

注重實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用,一直是悠絡(luò)客的一大優(yōu)點(diǎn),擁有30萬+簽約門店,覆蓋各行各業(yè),海量的到店人臉識別數(shù)據(jù)也幫助訓(xùn)練出了悠絡(luò)客精準(zhǔn)的實(shí)戰(zhàn)化算法。采用單模型,52層深度計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),整套算法更小巧,可以嵌入在攝像監(jiān)控等終端內(nèi),幫助門店監(jiān)控抓取到店客戶的人臉數(shù)據(jù),形成更精準(zhǔn)的顧客分析數(shù)據(jù)。

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目前,已有多家知名企業(yè),在自己的門店內(nèi)使用基于悠絡(luò)客的人臉識別技術(shù)的顧客分析,VIP導(dǎo)購,精準(zhǔn)客流等功能幫助提高門店管理運(yùn)營效率,隨著悠絡(luò)客PaaS平臺業(yè)務(wù)的展開,相信在未來,可以有更多的企業(yè)用低成本享受到這一精準(zhǔn)的人臉識別技術(shù)。

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