2016年是人脸识别年，各种人脸识别公司携同资本及AI概念，肆意抢走各种版面。各种LFW和FDDB的名列应接不暇，群众一脸据知迫。不可否认，预示大数据及GPU的应用于，人脸识别在2016突飞猛进，变革神速。
但是空战落地效果如何？各种刷分名列否解释问题？哪些行业首度落地了应用于？有的企业重PR，有的企业闷头做项目，有的重刷分，有的整天推展。2017年春运白科技2017年春运，北京、上海、广州、深圳等大型火车站皆通车了自助“刷脸检票”地下通道。据北京西站统计资料，该站落成的6台刷脸机，虽然只占到全车站进站验票口的1／20，可通过的旅客量毕竟人工验票口的10倍。
同时上海站回应逐步以人脸识别验票替换人工验票，中国铁总回应今年打开智慧春运，人脸识别检票是最重要措施。自助“刷脸检票”进站，旅客须要将二代身份证和蓝色车票叠放在一起，车票要放到身份证上方，车票正面的二维码要朝上、朝前，将身份证和车票一起放进闸机放入口，摄像头不会收集旅客的人脸信息，与身份证人脸信息展开辨识，如果完全一致的话，闸机就不会关上，旅客就可以通过进站。此项能构建5秒内“刷脸”进站的“白科技”备受旅客青睐，比起通过人工地下通道进站，“刷脸”进站速度更加慢，更加方便快捷。
春运中的人脸识别厂商据新闻报道，上海火车站涉及负责人透漏，目前上海火车站的刷脸进站设备，全部来自中国铁路总公司，上海站只是因应落地测试。据传这套刷脸系统不光是为春运打算，以后火车站不会逐步用机器替换人工，继续执行检票进站工作。涉及业务的前进，不会展开公开发表的招标，然后得出结论一个拟合的结果。
偷偷地看一下，NEC究竟在人脸识别方面是什么水平。NEC官网的信息表明，这家日本公司的人脸识别软件NeoFace，2013年月引进中国销售，NEC的这套系统曾多次在里大约奥运会、秘鲁APEC会议上发挥作用。NEC是一家有技术基础，有商业应用于，在中国也运营多年的公司。在火车站运营的“刷脸”机器，最少应当是商业上很成熟期的产品。
虽说商业的归商业，但谁都期望自己国家的企业更加多案例实践中。期望中国的人工智能公司之后打气，X汤、X视、X瞳、X图、X从等一干被给与首肯的人脸识别算法及解决方案公司，日益落地更加多案例。关于LFW和FDDB的名列作为人脸识别全世界最权威的两个数据库FDDB（FaceDetectionDataSetandBenchmark）和LFW（LabeledFacesintheWildHome），分别对人脸识别中最基本的两个问题：检测和辨识，得出了详尽的测试拒绝与评分标准。
无约束大自然场景人脸识别数据集，该数据集由13000多张全世界知名人士互联网大自然场景有所不同朝向、表情和光照环境人脸图片构成，共计5000多人，其中有1680人有2张或2张以上人脸图片。每张人脸图片都有其唯一的姓名ID和序号加以区分。FDDB（人脸检测数据集）无约束大自然场景人脸检测数据集，该数据集包括在从各个有所不同大自然场景不面孔摄制的2845幅图像中的5171个人脸。每个人脸都有其规定的座标方位。
随着深度自学技术与人脸识别技术的更进一步融合，数据库测试的成绩几乎可以通过对应数据针对性自学与超算集群硬件六边形，重复检验，超过评分。即使在FDDB与LFW数据库上将识别率都刷到评分，也并无法证明该人脸识别技术需要在实际应用于场景中用于，实际应用于场景与数据库数据有天劣地壤的区别，就看起来纸上谈兵与士兵们的区别，就像给了题库再行考试！FDDB和LFW刷分秘籍1、依赖超大规模的互联网人脸数据2、依赖超强高性能的超算集群与GPU集群训练深度网络（增大人脸识别深度算法训练时间和经验错误）；3、依赖有所不同深度、复杂度的深度自学模型变换。（对某些深度算法的错误数据用另一类深度算法填补数据流）。
4、在未知测试数据和标准答案的情况下，针对性自学与训练；（重复针对性优化）LFW与FDDB是题库性质的测试，最主要的起到是测试一套系统能无法超过基本的人脸识别能力。什么说道它是题库，就是因为这6000两组网络样本——6000张照片，是相同的。任何一个系统都可以对这6000两组样本展开有针对性的优化，从而超过刷高分的效果。
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