依图科技力压全球竞争对手，人脸识别最权威测试排名第一

依图科技力压全球竞争对手，人脸识别最权威测试排名第一 | 【高榕新闻】

2017 年 7 月 18 日 高榕资本 永远都是创业者的

近日，由美国国家标准技术局 NIST(National Institute of Standards and Technology) 组织的人脸识别供应商测试 FRVT（Face Recognition Vendor Test）公布了最新的全球供应商测试结果。

依图科技力压全球竞争对手，在FRVT的四项测试中排名第一。这是中国AI公司首次在FRVT这项最严苛的测试中获得第一。

作为美国国家采购的官方指导，FRVT测试的权威性是全球工业界实际应用的黄金标准。

依图科技近期宣布完成C轮融资，由高瓴资本集团领投，云锋基金、红杉资本、高榕资本、真格基金等之前轮次的投资方跟投加注。

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来源：编辑自机器之心报道

FRVT 是由美国国家标准技术局 NIST(National Institute of Standards and Technology) 组织的人脸识别供应商测试，作为美国国家采购的官方指导，其测试的权威性是全球工业界实际应用的黄金标准。

在国际市场上，俄罗斯的老牌安防厂商Vocord长期超越 Google 等公司盘踞人脸识别算法第一名。依图科技此次夺魁，是中国AI公司在全球顶级竞争中的重大突破。

最权威测试FRVT

相比于由学术机构举办的测试排名（如，LFW、MegaFace等测试），FRVT的测试不但是美国国家标准，同时也更加贴近实战环境。

LFW 是由美国马萨诸塞大学发布并维护的公开人脸数据集，测试数据规模为万，国内多个团队都曾获得了 99.5% 以上的成绩。

MegaFace 是由美国华盛顿大学发布并维护的公开人脸数据集，测试规模比 LFW 大 100 倍，更能区分各个算法的性能差异。第一名是创立于 1999 年的老牌俄罗斯公司 Vocord，获得 91.7% 的成绩。

为了认识几个测试的差异，我们来看一张各家人脸识别测试指标的对比表格：

从这张表可以看到，除了主持机构的权威性外，测试结果的权威性还来自其评测的严谨和全面性:

1、数据均来自真实业务场景，测试结果好则代表该技术可以在实战场景中直接应用。

2、数据规模是通过对百亿对样本采样，达到百万量级。如此大规模的测试集可以稳定评估算法性能，详细区分不同算法的优劣。

3、测试数据不公开 (盲测)，这保证了测试的公正性。因为参赛的算法团队无法利用测试数据做模型训练，可以有效避免过拟合或直接作弊等手段，因此相对于 LFW、MegaFace 而言，FRVT 则更能体现测试的公正性。

4、科学专业性，FRVT 对不同实战场景、人种、年龄、性别，做了详细分解下的识别性能比较，并在模型速度、特征库大小、比对阈值等做了详细评估。

说说这次的FRVT测试

据官方最新发布的报告，FRVT 的第一名是中国公司依图科技，在千万分之一误报下(采样百亿对样本)的准确率为 95.5%，比第二名俄罗斯公司Vocord 93.5%的准确率高出 2%。这是目前为止全球公开的、最大规模测试集、最权威测试指标下的最好成绩，比2014年参与同样测试的第一名日本公司NEC在准确率上有大幅提高。

NIST 针对测试作了不同场景、不同人种、不同性别、不同年龄的识别性能比较。从 FRVT 的官方描述来看，其提供的测试数据对应了出入境管理、身份门禁认证、平安城市监控等实战应用场景，依图在四项主要的测试场景中均获得第一名。

在更详细的人种（黑人、白人、亚洲人等）、性别比较中，依图的算法表现几乎没有差异；而其他算法随着识别难度增加，识别率出现了不同程度的较大降低。对比结果说明依图的算法可以在不同类型数据分布的实用场景中，例如黑人较多的场景下，算法也可有稳定表现。

具体报告来源于 Ongoing FRVT 2017.6.19 报告（详细报告请点击“阅读原文”）。

依图科技：十亿分之一误报的识别率已超90%

过去四年，从 LFW 到 FRVT，测试指标已经从千分之一误报到千万分之一误报，识别性能已经提高一万倍，意味着误报降低万倍。可以预见，很快就会出现测试指标在亿分之一、十亿分之一、百亿分之一误报下的识别性能比较，这将是另一个千倍的智能识别能力的增长。

可以想象，在十亿级超大规模比对、十亿分之一超低误报下的高识别性能，意味着智能技术将解锁更多的应用场景，从楼宇建筑到城市量级，甚至多城联动，再到全国范围内的人脸比对、安防布控都将成为可能。

依图科技 CEO 朱珑在接受机器之心的采访时说：“NIST 是工业界最权威的测试，有最直接的应用指导价值。从测试的结果来说，有两个意义: 我们可以平静的接受，来自中国的算法技术超过全球的竞争对手；更大的意义在于，掌握标准制定话语权和实际全球影响力的美国国家标准技术局，已经显得‘没见过世面’，千万分之一的误报下的识别率并不能拉开我们和第二名的差距，我们的算法已经在十亿分之一的误报下达到超过 90% 的识别率。希望将来，国际主流学术机构能接受，只有中国参与的标准测试，才反映全球最前沿的技术理解。”