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目前全球知名的人脸识别技术验证平台有lfw和megaface，这两者是人脸识别研究行业最重要的人脸图像评估集合之一和目前最权威、最受欢迎的人脸识别性能评估指标之一。
lfw的脸部图像集合中包含13000张以上从网络收集的非约束环境下的人物照片，主要用于验证给定的两张照片中的人物是否为同一人物( face verification )即1:1场景。 由于场景容易，面部银行数量少，准确率达到99%以上，目前国内企业正在使用这个面部银行普及自己的技术。
megaface是百万规模人脸识别算法的测试标准，由美国华盛顿大学的计算机科学与工程实验室发表并维护。 这套测试数据集包含69万人的100万张照片，以注册大量脸部时的识别率为首要指标，难度较高，其中包括同一名人年龄跨度不同的照片，其中不乏难以分辨的例子。 例如，下图:
在美脸大赛中，为了获得较高的排名，各大企业一般采用多模型和较高的算法层数。 这样可以大幅提高准确率，但与单模型的单人投票决策制相比，多模型的少数服从多数明显消耗更大的计算资源，但不能说是200层的深度计算神经互联网。
重视实战应用，是悠络客的一大优点，拥有30万+签约店，覆盖各行各业，大量来店人脸识别数据也有助于悠络客精准实战化算法的训练。 使用单模型、52层深度计算神经互联网，整个算法更小型，可以嵌入摄像头监视器等终端中，有助于店内监视器抓住店内顾客的面部数据，形成更准确的顾客分解数据。
目前，许多知名公司在自己的门店采用基于悠络客户面部识别技术的客户拆解、vip导游、精准客流等功能，帮助提高了门店的管理运营效率。 随着悠客paas平台业务的开展，相信未来越来越多的公司能够以低价享受到这种精准的人脸识别技术。
标题：“悠络客人脸识别技术在MegaFace排名全球前五”
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