求人臉識別FRVT和LFW最新的排名，最主要是國內的。?

01-13

國內哪些廠家的人臉識別演算法最好？比較緊急

目前lfw的刷榜對於很多研究機構已經沒有意義了。基本上是個做人臉的都會說自己lfw刷到多少，我也。。。也許大家都不知道IDL在人臉領域做了很多工作，利益相關啊，在IDL做實習生知道人臉組很多不錯的work。Lfw和fddb霸榜霸了很久了，但是很低調，幾乎沒怎麼拿出來說。甚至沒什麼人知道IDL有人臉組。另外人臉識別領域慢慢有更多的競賽，megaface，widerface等等，這些場景難度更大，吹的人就少了。視頻領域的人臉識別一直是很大的難點，如何做特徵融合，姿態問題，解析度問題等等等等都是難點，目前沒有幾家公司有很好的解決方案。任重道遠，少吹牛逼。我是IDL人臉組的小渣渣。歡迎來這裡實習，我們有一堆人臉組老司機等著帶你飛 (?????????)

排名以官方網站（LFW: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/results.html）的為準吧，目測沒有國內的單獨排名。

國內做人臉識別的大牛還是很多的，比如港中文的湯曉鷗教授+王曉剛教授（Multimedia Laboratory），中科院的山世光老師（Shiguang Shan）和李子青老師（Stan Z. Li (李子青)"s Homepage），上海科技的馬毅老師（http://sist.shanghaitech.edu.cn/StaffDetail.asp?id=3），微軟亞研院的孫劍，還有港理工的張磊（Lei Zhang"s Homepage (HK-PolyU)）等。（我這裡只是舉例，還有可多可多的老師大牛們，畢竟人臉識別是一個很久以來都很熱並將繼續熱下去的問題，做的很好的人太多太多了，想詳細了解的話還是要自己去下功夫的）

至於廠家嘛，隨著這幾年deep learning的火熱和在人臉識別上的成功應用，國內做的很厲害的團隊也很多。像BAT、微軟等公司自不必說，均有相關團隊走在這方面的前沿；還有像漢王等一直以來都在做這方面產品的公司；此外還有很多新興的公司幾乎都手持比較好的演算法並轉化為產品，比如：

Face++（Face++ 最好的免費人臉識別雲服務）、

商湯科技sensetime（http://www.sensetime.com/）、

知圖（Cogtu | Reinventing Advertising）、

Linkface（Linkface - 全球領先的人臉識別技術服務）、

格靈深瞳（DeepGlint-格靈深瞳）、

中科奧森（http://www.authenmetric.com/）

等等等。

歡迎樓下補充。

PS，為了寫這個回答把COC的部落戰第二架錯過了，面壁去了~~

排名沒多大意義，就像卷子的答案已經全部破解了，最多也就100分。事實上，LFW庫的滿分是99.8%左右，至於能否拿得到99.8%，第一是技術實力，第二是願意投入精力。

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按照2015年底的排名，百度、雲從科技、中科奧森、騰訊等處於前列，現在這個榜單應該有所變化，後來者還在想靠著刷分炒作。

據我所知，具備一定技術實力後，刷分的高低和投入的精力和資源成正比，如百度是臉優小組反覆搞了快一年的時間，期間還爆出過作弊醜聞，才在上面獲得99.8%。

2015年雲從科技研究院僅利用一台GPU伺服器，一個月的時間就將結果刷到了接近滿分的結果，此後他們不再投入精力去刷分。因為商業化的步伐很快，研究院忙不過來。

同時借用同行的大牛對相關測試的評價：

「LFW純粹是一個題庫性質的測試，最主要的作用是測試一套系統能不能達到基本的人臉識別能力。」也就是說，如果所有的人臉識別系統都是3歲小孩，LFW就是用來測試這些小孩夠不夠上幼兒園的智力水平測試。為什麼說它是題庫，就是因為這6000組網路樣本——6000張照片，是固定的。任何一個系統都可以對這6000組樣本進行有針對性的優化，從而達到刷高分的效果。」

「LFW是一個純粹實驗室級別、學術性質的測試工具。在樣本量可能達到十萬級、百萬級的實際商業場景下，LFW里取得高準確率的系統並不一定能延續刷出來成績，其誤識率將直線上升，甚至有可能根本沒法用。」

附上兩個人臉識別API服務，個人都可以免費申請使用（有人提過的我就沒提了）：

雲從科技（API服務_雲從科技 | 源自計算機視覺之父的人臉識別技術）

騰訊優圖（騰訊優圖開放平台-首頁）

LFW是個公開數據集，可以在這裡看到結果：http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/results.html

FRVT2013的結果（從NEC的網站上找的）：

不過DL的第一篇論文（應該是Facebook的DeepFace吧），是在FRVT2013之後出現的，所以估計這裡沒有用DL做的。

因為技術革新了，這個行業大洗牌了一次，因此FRVT2013的結果並不具有參考價值。

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FRVT現在已經改成每月彙報一次結果了，最新的榜單上依圖在7項指標的4項中排在第一位。

Face Recognition Vendor Test (FRVT) Ongoing

尤其是限定條件下有配合的人臉識別（就是上班打卡或者安檢閘機這種環境），依圖的表現近乎完美，僅有1-2例匹配失敗。