近日,悠絡(luò)客的人工智能研究院(ULUFace),在國(guó)際知名人臉識(shí)別數(shù)據(jù)庫(kù)MegaFace百萬級(jí)別人臉測(cè)試中(Challenge1/FaceScrub identification),以97.4869%的成績(jī)?nèi)〉萌蚬九琶谖宓暮贸煽?jī)。參加這項(xiàng)測(cè)試的還有來自微軟、蘇寧、騰訊優(yōu)圖、復(fù)旦等知名公司。
目前世界知名的人臉識(shí)別技術(shù)驗(yàn)證平臺(tái)有LFW和MegaFace,這兩者是人臉識(shí)別研究領(lǐng)域最重要的人臉圖像測(cè)評(píng)集合之一和目前最權(quán)威的、熱門的評(píng)價(jià)人臉識(shí)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(chǎng)景。由于場(chǎng)景較容易,人臉庫(kù)數(shù)量較少,準(zhǔn)確率普遍達(dá)到99%以上,目前國(guó)內(nèi)公司普遍采用這一人臉庫(kù)宣傳自己技術(shù)。
Megaface是一項(xiàng)百萬規(guī)模級(jí)別的面部識(shí)別算法測(cè)試基準(zhǔn),由美國(guó)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(cè)試資料集中包含69萬人的100萬張圖片,以海量人臉注冊(cè)情況下的辨識(shí)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:
在MegaFace競(jìng)賽中,為了獲得較高的排名,各大公司普遍會(huì)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(dòng)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(shí)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)。
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(shí)別技術(shù)的顧客分析,VIP導(dǎo)購(gòu),精準(zhǔn)客流等功能幫助提高門店管理運(yùn)營(yíng)效率,隨著悠絡(luò)客PaaS平臺(tái)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(shí)別技術(shù)。
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