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I 行业应用
Industry Application

在国际知名人脸识别数据库MegaFace百万级别人
脸测试中(Challenge1/FaceScrub identification)，以
97.4869%的成绩取得全球公司第五的好成绩。参加
这项测试的还有来自微软、复旦、苏宁、腾讯优图等
公司。

目前世界知名的人脸识别技术验 证平台有
LFW和MegaFace，这两者是人脸识别研究领域最重
要的人脸图像测评集合之一和目前最权威的、热门
的评价人脸识别性能指标之一。
LFW人脸图像集合中有13000多张从网上搜集
来的非约束环境下的人像照片，主要用于验证给定
两张照片中的人是否为同一人（Face Verification）即 分析数据,做到让技术走出实验室。
1：1场景。由于场景较容易，人脸库数量较少，准确 目前，已有多家知名企业在自己的门店内使用
率普遍达到99%以上，目前国内公司普遍采用这一 基于悠络客的人脸识别技术的顾客分析，VIP导购，
人脸库宣传自己技术。 精准客流等功能帮助提高门店管理运营效率。随着
Megaface是一项百万规模级别的面部识别算法 悠络客PaaS平台业务的展开，相信在未来，可以有
测试基准，由美国华盛顿大学计算机科学与工程实 更多的企业用低成本享受到这一精准的人脸识别
验室发布并维护。该测试资料集中包含69万人的100 技术。
万张图片，以海量人脸注册情况下的辨识率为主要

指标，难度较大，其中还包含同一个人名不同年龄 结束语
跨度的照片，其中不乏让人难以分辨的例子，例如下 悠络客在全球的相关技术以及细分领域，SaaS
图： 服务方面也有九年的累计经验。除了与华为云生态
在MegaFace竞赛中，各大公司普遍使用多模型 的合作，悠络客还会与更多的伙伴携手，共创新零
和较高的算法层数，这样虽然可以使准确率大幅提 售市场。
高，但是相比单模型的“一人投票决定制”，多模型 未来悠络客的平台上将有一千万的摄像头数
的“少数服从多数”显然要占用更大的计算资源， 据。真正基于视频的大数据时代，这些摄像头在
更别说动辄一两百层的深度计算神经网络。 这一平台上，形成一个大数据平台。AI时代渐行渐
注重实战应用，一直是悠络客的一大优点，拥 近，以创新技术拥抱未来，让我们携手为这个时代
有30万+签约门店，覆盖各行各业，海量的到店人脸 创造价值。
识别数据也帮助训练出了悠络客精准的实战化算
法。采用单模型，52层深度计算神经网络，依然可以 作者单位：上海悠络客电子科技股份有限公司
轻松冲击到MegaFace榜单的第六名。而且整套算法
更小巧，方便嵌入在摄像监控等终端内，帮助门店
监控抓取到店客户的人脸数据，形成更精准的顾客

136 第九届深圳国际智能交通与卫星导航位置服务展览会(2020年深圳会展中心)www.its-expo.com

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