雷鋒網(wǎng)按：近日，騰訊優(yōu)圖實驗室在國際知名人臉識別數(shù)據(jù)庫MegaFace中，以83.290%的成績在100萬級別人臉識別測試（Challenge1/FaceScrub identification）中取得第一，參加此次比賽的還有Google， 百度等公司的AI團隊。

MegaFace是由美國華盛頓大學計算機科學與工程實驗室發(fā)布并維護的一套公開人臉數(shù)據(jù)集，資料集包含一百萬張圖片，代表690000個獨特的人。

而在上個月，騰訊優(yōu)圖實驗室也在無限制條件下人臉驗證測試（unrestricted labeled outside data）中提交的最新成績?yōu)?9.80%，再次刷新了人臉識別的準確率世界紀錄。LFW是麻省大學計算機視覺實驗室維護的一套公開數(shù)據(jù)庫，是目前評價人臉識別性能的試金石之一。

MegaFace是第一個在一百萬規(guī)模級別的面部識別算法測試基準，與LFW數(shù)據(jù)庫側重于對比兩張人臉照片是否具有相同身份不同，MegaFace以海量人臉注冊情況下的識別率為重要指標，難度更大。

根據(jù)騰訊優(yōu)圖實驗室的介紹，訓練數(shù)據(jù)來自于他們自發(fā)搜集的名人數(shù)據(jù)庫，包含了2萬個身份，涉及200萬張人臉圖像。通過借助多機多卡的Tensorflow集群訓練平臺，優(yōu)圖實驗室集成了三個深度分別為360、540、720層的類似Inception-resnet結構的深度網(wǎng)絡，并將最后全連接層的輸出作為特征輸出。集成多個數(shù)百層深的深度學習模型后，優(yōu)圖最終在MegaFace取得100萬級人臉識別準確率83.290%的好成績。而以同樣的方式，上個月LWF的結果顯示，三個模型融合達到99.80%的準確率，而其中準確率最高的一個達到了99.77%。

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