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。