转载

世界第一的人脸检测技术背后的四个 90 后美女学霸

　　假如刘翔和王自如在一家公司上班，而这家公司正好使用「刷脸」打卡——行政妹妹可能就要凌乱了。人们可以根据气质、感觉来分辨两个长相相似的人，那技术对于人脸的监测、识别能到哪个程度呢？

　　一般来说，人脸检测技术分为三个步骤：人脸检测，需要能够找出人脸的位置；关键点检测，能够识别出眼睛、鼻子等关键位置；人脸识别，通过人脸了解这个人的身份信息。

　　FDDB 是马萨诸塞大学计算机系运营的「人脸检测」测试平台，所有团队可以通过其包含 5171 张人脸的 2845 张图片的测试集来测试检测技术的精度。在平台上，所有参与者都将面对学界、商界挑剔的目光，无论是百度、腾讯这样的互联网巨头，还是技术实力雄厚的技术团队，测试结果都将被公开展示，技术实力的排名被实时更新。

（FDDB2015 年最新测试结果在误检数较低的情况下 Linkface 检测准确度高居榜首）

　　在市场上，企业往往要求识别技术能够尽可能地减少误检数，并提高检测准确度。2014 年底，腾讯的优图团队在评测集中超过了一众竞争对手，达到了世界第一的水平。但仅仅过了不到一年时间，这项成绩就被另一家中国公司超越。

　　图中是 FDDB 测试 2015 年的最新检测结果，横轴表示误检人脸数，纵轴表示检出率，在误检数少于 200 的时候，Linkface 技术团队的检测准确度排名第一；误检数多于 200 的情况下，Linkface 的准确度更是遥遥领先其他团队，检测器技术达到了世界最高水平。除此之外，这支团队在 LFW（关键点检测）检测中的识别率已达到 99.5% 以上的世界领先水平，在 3-W Benchmark（人脸识别检测）上的检测准确度排名也高居世界第一。

　　开放 API

　　刷脸支付、人脸追踪、面部考勤……作为新的身份标志，人脸正在被广泛应用到种种场景中。人脸识别领域有着庞大的市场潜力，但同时又对技术的要求极高。近年来，各国技术团队在各项专业竞赛中的不断超越极限，并在实践中摸索技术与市场的契合点。

　　由于传统算法的局限性，人脸识别技术始终无法与商业需求完美契合。Linkface 团队敏锐地意识到，以深度学习为驱动，在大数据的积累上，建立更大更深的神经网络学习人脸特征，并对最终的模型加以压缩和提速，将会为人脸识别技术在工业界和商业化应用上打开新局面。Linkface 第一版人脸识别服务上线测试后，性能十分稳定，迅速吸引了几家大客户的试用。

　　Linkface 的 API 服务已经上线，个人开发者可以通过官网申请试用。

　　四个美女学霸创业者

　　作为一家新型科技公司，Linkface 也与其他团队有诸多不同之处。Linkface 的创始团队是由四名女性构成的九零后团队，一改往日科技公司男性主导的局面；团队成员均有着良好的教育背景和海外经历，在创业市场上受到了众多投资人的追捧。无论是技术开发还是商业模式，女性创业者所主导的 Linkface 都将为科技创新界带来更多的新鲜元素和惊喜。

石建萍联合创始人

香港中文大学，浙江大学，计算机视觉博士，浙大竺可桢奖学金，谷歌奖学金，HK PHD Fellowship，MSRA Fellowship，HK-ACM Best Junior Research Award，本科时代第一作者发表 CVPR Oral

夏炎联合创始人

中国科技大学，微软亚洲研究院计算机视觉博士，中科大本科成绩第一名，最高奖学金郭沫若奖学金获得者

Microsoft Corporation，具有丰富的团队管理经验

马廷姣联合创始人

香港中文大学，西安交通大学，学生会主席，国家奖学金，大学生年度人物

香港国际讲堂创始人六国游学 Junior Achievement

Phoenix TV，Globle Times

方芳联合创始人

清华大学，哥伦比亚大学，精通五门语言，省高考状元

Morgan Stanley，Cheil Worldwide，LG Electronics，SAMSUNG

　　Linkface 开发了基于深度学习的人脸检测创新算法，无论孤身一人或是置身人群，亦或是处在侧脸、遮挡、模糊等情景中，均能进行精准检测；Linkface 可准确识别出眼睛、鼻子、脸型等人脸关键位置，在表情不同、姿态多样、遮挡模糊等状态下，Linkface 的人脸关键点算法能够进行精准定位；在人脸识别领域，Linkface 的识别算法为诸如如监控、门禁、自拍、人证比对等等场景设计了精准、便捷的识别方案。

　　目前，公司技术达到了 FDDB 人脸检测公开测试世界第一；300-W Benchmark 准确率世界第一；LFW 人脸识别准确率已达 99.5% 以上。

正文到此结束