人臉識別算法公司Top10盤點

　　6、SenseTime

　　2014年9月，SenseTime的科學家們首次出征ImageNet競賽，在大規(guī)模物體檢測比賽中以40.7%的成績獲得世界亞軍，僅次于谷歌的43.9%;2015年3月，該團隊將此成績提高到50.3%，超越谷歌，達到世界第一的水平，并將這一成果以論文的形式發(fā)表在2015年國際計算機視覺與模式識別大會(CVPR)上。

　　2015年，ImageNet新增了一項視頻物體檢測的任務，比靜態(tài)圖像中的物體檢測的難度更高。SenseTime聯(lián)合香港中文大學媒體實驗室組成的團隊再次出征。最終，團隊在ImageNet視頻物體檢測競賽中檢測一舉奪得數(shù)量、檢測準確率兩項世界第一的成績，以壓倒性的優(yōu)勢擊敗了對手。成為首個在ImageNet奪冠的中國企業(yè)。

　　SenseTime在2015年年底剛剛完成并購了另外一家人臉識別技術領域的創(chuàng)業(yè)公司Linkface。后者也是一匹創(chuàng)業(yè)黑馬，同樣擁有諸多超越業(yè)界大佬的出色成績單。

　　公司的研發(fā)團隊有超過50多名博士全職任職。該團隊在三大國際頂級機器視覺會議CVPR、ICCV、ECCV上共發(fā)表論文超過150篇，在亞洲企業(yè)中排名第一。

　　戴宇榮博士，兩任ICCV(國際計算機視覺大會)領域主席;80余篇著作發(fā)表于頂級會議期刊;韓國科學技術學院(KAIST)終身教職;2011年KAIST杰出教授;微軟學者。為加入SenseTime而放棄終身教職，因為他更看中SenseTime能將技術轉化為業(yè)界實際成果的優(yōu)勢，以及其在人才和資源方面對于科研的助力;

　　張偉博士，安徽省高考狀元，本科就讀于清華大學，并于香港中文大學獲得博士學位，曾在Kaggle數(shù)據(jù)科學家排行榜上排名第六，亞洲科學家中排名第一。放棄對沖基金CTO加入SenseTime。

　　孫祎博士，本科就讀于清華大學電子系，并于香港中文大學獲得博士學位，人臉識別算法DeepID系列發(fā)明人。超越人眼識別準確率，打敗Facebook。

　　周斌博士，中國首位HPC(高性能計算)和GPU(圖形處理器)跨領域研發(fā)高級工程師，他是全球第12個NVIDIA CUDA Fellow稱號獲得者，也是目前中國唯一一位獲得此稱號的學者;

　　邱石博士，清華大學電子系第一名，并于香港中文大學獲得博士學位，2014年，邱石所在的DeepID-Net團隊首次參加ImageNet大規(guī)模物體檢測任務比賽中，并以40.7%的優(yōu)異戰(zhàn)績位居第二名，僅次于谷歌。

　　石建萍博士，微軟學者，谷歌獎學金，香港政府獎學金，從浙江大學到香港中文大學，從本科時代頂級會議CVPR第一作者Oral到加入創(chuàng)業(yè)團隊。

　　夏炎博士，微軟研究院計算機視覺博士，中科大第一名，郭沫若獎獲得者。專注深度學習，文字識別。

　　曹旭東，深度學習專家。清華大學物理系，前微軟研究員。其開發(fā)的現(xiàn)象級產(chǎn)品如How Old.net有數(shù)億用戶。該技術廣泛用于微軟產(chǎn)品，如Xbox。

　　7、Amscreen

　　將面部識別技術與傳統(tǒng)廣告板相融合的創(chuàng)舉來自歐洲戶外廣告巨頭Amscreen，在歐洲四處可見該公司架設的廣告牌。據(jù)TNW報道，Amscreen這項大膽創(chuàng)舉已經(jīng)試運行一段時間了，他們與技術提供方Quividi合作，為“呆滯”的廣告牌裝上了“智慧的眼睛”。

　　8、Faceshift

　　基于Kinect開發(fā)的Faceshift能將面部表情實時映射到游戲中

　　Faceshift面部表情捕捉工具，可以幾乎無延時地把你的表面表情實時反饋到3D模型中。

　　Faceshift可以讓視頻游戲、聊天以及動畫電影制作變得更快更有趣，也將給游戲開發(fā)商帶來新的機會。事實上面向動畫和游戲制作者發(fā)布的SDK已經(jīng)發(fā)布，當然你也可以把它用在其它你能想像到的領域。

　　9、小丘機器人

　　國內首款垂直心理的AI情緒關懷師，給每個人提供隨時隨地的情緒陪伴和積極心理管理服務。

　　小丘的優(yōu)勢：小丘是“暖丘”App的關聯(lián)產(chǎn)品。

　　暖丘是目前中國最活躍的普通人的C2C情緒互助社區(qū)，暖丘在國內最早專注情緒語料庫，從2014年9月至今目前有500萬優(yōu)質語料，并迅速增長。競品可以利用公共知識做出AI，但沒有優(yōu)質語料庫，后期質量提升是重大瓶頸。

　　10、飛搜科技

　　飛搜科技公司是一個以科技創(chuàng)新，自主研發(fā)，把機器學習，尤其是深度學習的研究成果應用到人臉識別、圖像識別、視頻內容識別等領域的高科技公司。

　　飛搜的實時人臉識別算法，在世界公開測試基準數(shù)據(jù)集Labeled Faces in the Wild(LFW)上準確性高于99.0%，超過Facebook于2014年6月份在同樣人臉數(shù)據(jù)集上測試后公布的97.35%的準確率。