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位列世界領先集團!悠絡客進入MegaFace百萬人臉測試全球公司排名前五

企業動態
近日,悠絡客的人工智能研究院(ULUFace),在國際知名人臉識別數據庫MegaFace百萬級別人臉測試中(Challenge1/FaceScrub identification),以97.4869%的成績取得全球公司排名第五的好成績。

 近日,悠絡客的人工智能研究院(ULUFace),在國際知名人臉識別數據庫MegaFace***別人臉測試中(Challenge1/FaceScrub identification),以97.4869%的成績取得全球公司排名第五的好成績。參加這項測試的還有來自微軟、蘇寧、騰訊優圖、復旦等知名公司。

目前世界知名的人臉識別技術驗證平臺有LFW和MegaFace,這兩者是人臉識別研究領域最重要的人臉圖像測評集合之一和目前最權威的、熱門的評價人臉識別性能指標之一。

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。由于場景較容易,人臉庫數量較少,準確率普遍達到99%以上,目前國內公司普遍采用這一人臉庫宣傳自己技術。

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Megaface是一項百萬規模級別的面部識別算法測試基準,由美國華盛頓大學計算機科學與工程實驗室發布并維護。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,難度較大,其中還包含同一個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,這樣雖然可以使準確率大幅提高,但是相比單模型的“一人投票決定制”,多模型的“少數服從多數”顯然要占用更大的計算資源,更別說動輒一兩百層的深度計算神經網絡。

注重實戰應用,一直是悠絡客的一大優點,擁有30萬+簽約門店,覆蓋各行各業,海量的到店人臉識別數據也幫助訓練出了悠絡客精準的實戰化算法。采用單模型,52層深度計算神經網絡,整套算法更小巧,可以嵌入在攝像監控等終端內,幫助門店監控抓取到店客戶的人臉數據,形成更精準的顧客分析數據。

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目前,已有多家知名企業,在自己的門店內使用基于悠絡客的人臉識別技術的顧客分析,VIP導購,精準客流等功能幫助提高門店管理運營效率,隨著悠絡客PaaS平臺業務的展開,相信在未來,可以有更多的企業用低成本享受到這一精準的人臉識別技術。

責任編輯:張燕妮 來源: 互聯網
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