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。