FDDB的全称为Face Detection Data Set and Benchmark，是由马萨诸塞大学计算机系维护的一套公开数据库，为来自全世界的研究者提供一个标准的人脸检测评测平台。它是全世界最具权威的人脸检测评测平台之一，包含2845张图片，共有5171个人脸作为测试集。测试集范围包括：不同姿势、不同分辨率、旋转和遮挡等图片，同时包括灰度图和彩色图，标准的人脸标注区域为椭圆形。值得注意的是，目前FDDB所公布的评测集也代表了目前人脸检测的世界最高水平。
如图为FDDB官方发布的人脸检测技术报告准确率召回率曲线图，图中曲线越高，表示识别准确率越高(越接近1，即100%)。在同样的误检人脸数目下，阅面科技(ReadSense)最新提交的ReadSense-v2在离散和连续两个指标下的人脸检出率成绩均领先于其它国内外团队，取得第一的成绩。
本次阅面科技在FDDB上提交的全新检测算法突破了小尺寸、模糊和动态人脸检测的极限。该算法以Faster RCNN为基础算法，基于百万级人脸数据训练深度神经网络检测模型，并通过网络模型高低层语义联合、多尺度融合等方式，重点解决较为棘手的小尺寸、模糊和动态人脸检测的难题。
基于自主研发的创新性算法，通过软件以及硬件解决方案，阅面科技为智能机器、智能安防、智能商业等领域，带来体验良好的交互、安全以及数据洞察等视觉智能服务。据悉，目前阅面科技已经与多家厂商联手合作，如创维、中兴、中科创达等等。
虽然阅面科技已经突破了小尺寸、模糊和动态人脸检测等技术性难题，但人脸检测依旧存在许多难点，如复杂光照情况以及非刚性物体形变等。我们可以期待未来阅面科技在人脸检测领域继续深耕，给用户带来更为顶尖的创新产品，为中国的人工智能整体发展添砖加瓦。
阅面科技是一家由BAT核心员工组成的人工智能科技企业，专注深度学习和嵌入式方案，致力于解决视觉识别问题。其核心技术包括人脸识别、人体感知以及空间感知三大模块，拥有适应性强、移动优化、无线运行、多平台适配等特点。阅面科技的目标是，从场景着手，真正意义上将技术硬实力落地到应用。
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