近日，ULUFace旗下人工智能研究院（ULUFace）在国际知名人脸识别数据库的MegaFace百万级人脸测试中排名（Challenge1/FaceScrub识别） ，以97.%的得分在全球企业中排名第五。
参与本次测试的还有微软、苏宁、腾讯优图、复旦大学等知名企业。
目前，全球知名的人脸识别技术验证平台包括LFW和MegaFace，它们是人脸识别研究领域最重要的人脸图像评估集合之一，也是人脸识别最权威、最流行的评估性能指标之一。
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LFW人脸图像集包含0多张从互联网上收集的无约束环境下的人像照片。
主要用于验证给定的两张照片中的人是否是同一个人（人脸验证），即1:1的场景。
由于场景比较简单，人脸数据库数量较少，准确率一般在99%以上。
目前国内企业普遍使用这个人脸数据库来推广自己的技术。
Megaface是百万级人脸识别算法测试基准，由华盛顿大学计算机科学与工程实验室发布和维护。
测试数据集包含69万人的10,000张照片。
主要指标是海量人脸注册条件下的识别率，难度较大。
它还包含同一名人不同年龄跨度的照片，其中许多难以区分。
例子，如下图：在MegaFace竞赛中，为了获得更高的排名，各大公司一般都会采用多种模型和更高的算法层数。
虽然这样可以大大提高准确率，但它是“一人投票制”和多模型“少数服从多数”显然会占用更多的计算资源，更不用说往往有一两百层的深度计算神经网络了。
注重实际应用一直是优洛客的一大优势。
拥有超过30万家签约店，覆盖各行各业。
海量的店内人脸识别数据也帮助训练了优洛客精准的实用算法。
采用单一模型、52层深度计算神经网络，整个算法体积更小，可以嵌入到摄像监控等终端中，帮助门店监控捕捉门店顾客的面部数据，形成更精准的顾客分析数据。
目前，不少知名企业已在门店使用基于优洛客人脸识别技术的顾客分析、VIP导购、精准客流等功能，帮助提升门店管理和运营效率。
随着优洛客PaaS平台业务的增长和人脸识别技术的发展，相信未来会有更多的企业能够以低成本享受到这种精准的人脸识别技术。