2018年3月，苏宁美国硅谷研究院在国际权威人脸识别公开测试LFW和MegaFace中，分别取得第一和第三的排名，在LFW上测试的准确率更是高达99.83+%，超越国内外众多知名公司。

（图：在MegaFace 排名取得第三）

　　据了解，LFW和MegaFace 两大验证平台，其一是人脸识别研究领域最重要的人脸图像测评集合之一，其一为目前最具权威的、热门的评价人脸识别性能的指标之一。LFW人脸图像集合中有13000多张从网上搜集来的非约束环境下的人像照片，主要用于验证给定两张照片中的人是否为同一人（Face Verification），即1：1场景。MegaFace则拥世界上最大的人脸识别公共数据库集，共1027060张图像，含有690572人。所有参赛企业提交的算法模型，将会在MegaFace的数据集中进行识别（Face Identification），也就是在上百万的干扰因素下，准确地找到与给定照片相同身份人的照片，即1：N的场景。

　　目前，苏宁美国硅谷研究院拥有顶级的机器学习研发团队，专注于图像处理、模式识别以及深度学习的研究。通过改进的深度学习架构ResNet和Inception-ResNet，训练人脸特征模型，同时采取了多种损失函数的进行模型训练以及参数微调。集成多个数百层的深度学习模型后，苏宁最终在MegaFace的准确率达到96+%，在LFW上的实验结果达到99.8333+%，该结果证明了苏宁的人脸识别技术居世界前列。

（上图为苏宁美研人脸特征提取基本架构图）

　　尽管这是居于训练集和测试集而得到的数值，在现实的应用场景下，因为光线、身体移动、环境的干扰等因素，该模型还有待于继续训练和迭代。另一方面，人脸识别业界普遍认为，单纯由于算法而带来的技术差距已日趋缩小，如何将技术落地到具体的行业中，并利用积累的大数据实现利益的变现才是迫在眉睫的问题。

　　而在这些方面，苏宁拥有绝对的优势，丰富的应用场景是技术的探索和研究的前提。目前，人脸识别技术已经涵盖金融风控、安防、智慧门店、互联网等领域，能快速准确完成人脸检测、关键点检测及人脸属性检测。落地在苏宁门店的人脸识别技术已经能够准确地对门店内客户进行行为识别及追踪。

（图：人脸识别技术在门店的应用）

　　随着数据和技术的不断积累，以及苏宁在国际、国内受关注程度越来越高，人脸识别技术将作为苏宁一项人工智能方面的专业能力对外开放，使这项技术得到更广泛的应用和长足的发展。