世界第一的人臉檢測技術背后的四個 90 后美女學霸

  假如劉翔和王自如在一家公司上班，而這家公司正好使用「刷臉」打卡——行政妹妹可能就要凌亂了。人們可以根據氣質、感覺來分辨兩個長相相似的人，那技術對于人臉的監測、識別能到哪個程度呢?

　　一般來說，人臉檢測技術分為三個步驟：人臉檢測，需要能夠找出人臉的位置;關鍵點檢測，能夠識別出眼睛、鼻子等關鍵位置;人臉識別，通過人臉了解這個人的身份信息。

　　FDDB 是馬薩諸塞大學計算機系運營的「人臉檢測」測試平臺，所有團隊可以通過其包含 5171 張人臉的 2845 張圖片的測試集來測試檢測技術的精度。在平臺上，所有參與者都將面對學界、商界挑剔的目光，無論是百度、騰訊這樣的互聯網巨頭，還是技術實力雄厚的技術團隊，測試結果都將被公開展示，技術實力的排名被實時更新。

　　(FDDB2015 年最新測試結果 在誤檢數較低的情況下 Linkface 檢測準確度高居榜首)

　　在市場上，企業往往要求識別技術能夠盡可能地減少誤檢數，并提高檢測準確度。2014 年底，騰訊的優圖團隊在評測集中超過了一眾競爭對手，達到了世界第一的水平。但僅僅過了不到一年時間，這項成績就被另一家中國公司超越。

　　圖中是 FDDB 測試 2015 年的最新檢測結果，橫軸表示誤檢人臉數，縱軸表示檢出率，在誤檢數少于 200 的時候，Linkface 技術團隊的檢測準確度排名第一;誤檢數多于 200 的情況下，Linkface 的準確度更是遙遙領先其他團隊，檢測器技術達到了世界最高水平。除此之外，這支團隊在 LFW(關鍵點檢測)檢測中的識別率已達到 99.5% 以上的世界領先水平，在 3-W Benchmark(人臉識別檢測)上的檢測準確度排名也高居世界第一。

　　開放 API

　　刷臉支付、人臉追蹤、面部考勤……作為新的身份標志，人臉正在被廣泛應用到種種場景中。人臉識別領域有著龐大的市場潛力，但同時又對技術的要求極高。近年來，各國技術團隊在各項專業競賽中的不斷超越極限，并在實踐中摸索技術與市場的契合點。

　　由于傳統算法的局限性，人臉識別技術始終無法與商業需求完美契合。Linkface 團隊敏銳地意識到，以深度學習為驅動，在大數據的積累上，建立更大更深的神經網絡學習人臉特征，并對最終的模型加以壓縮和提速，將會為人臉識別技術在工業界和商業化應用上打開新局面。Linkface 第一版人臉識別服務上線測試后，性能十分穩定，迅速吸引了幾家大客戶的試用。

　　Linkface 的 API 服務已經上線，個人開發者可以通過官網申請試用。

　　四個美女學霸創業者

　　作為一家新型科技公司，Linkface 也與其他團隊有諸多不同之處。Linkface 的創始團隊是由四名女性構成的九零后團隊，一改往日科技公司男性主導的局面;團隊成員均有著良好的教育背景和海外經歷，在創業市場上受到了眾多投資人的追捧。無論是技術開發還是商業模式，女性創業者所主導的 Linkface 都將為科技創新界帶來更多的新鮮元素和驚喜。

　石建萍 聯合創始人

　　香港中文大學，浙江大學，計算機視覺博士，浙大竺可楨獎學金，谷歌獎學金，HK PHD Fellowship，MSRA Fellowship，HK-ACM Best Junior Research Award，本科時代第一作者發表 CVPR Oral

　　夏炎 聯合創始人

　　中國科技大學，微軟亞洲研究院計算機視覺博士，中科大本科成績第一名，最高獎學金郭沫若獎學金獲得者

　　Microsoft Corporation，具有豐富的團隊管理經驗

　　馬廷姣 聯合創始人

　　香港中文大學，西安交通大學，學生會主席，國家獎學金，大學生年度人物

　香港國際講堂創始人 六國游學 Junior Achievement

　　Phoenix TV，Globle Times

　　方芳 聯合創始人

　　清華大學，哥倫比亞大學，精通五門語言，省高考狀元

　　Morgan Stanley，Cheil Worldwide，LG Electronics，SAMSUNG

　　Linkface 開發了基于深度學習的人臉檢測創新算法，無論孤身一人或是置身人群，亦或是處在側臉、遮擋、模糊等情景中，均能進行精準檢測;Linkface 可準確識別出眼睛、鼻子、臉型等人臉關鍵位置，在表情不同、姿態多樣、遮擋模糊等狀態下，Linkface 的人臉關鍵點算法能夠進行精準定位;在人臉識別領域，Linkface 的識別算法為諸如如監控、門禁、自拍、人證比對等等場景設計了精準、便捷的識別方案。

　　目前，公司技術達到了 FDDB 人臉檢測公開測試世界第一;300-W Benchmark 準確率世界第一;LFW 人臉識別準確率已達 99.5% 以上。