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1、XX天使輪融資商業計劃書基于下一代人臉識別算法和產品現有的算法公司使用的第二代技術，具有很多的不足。模型越來越大為達到準確率，模型越來越大，100層、300層甚至多個深度模型組合才能完成運算。對硬件的能力要求也越來越高樣本數量越來越多常規訓練方法，要達到98%以上的準確率需要至少幾十萬的人臉樣本進行訓練。而隨著模型性能天花板的到達，上千萬的訓練樣本也無法對準確度有更高提升客戶需求越來越復雜常規靜態識別解決了1:1和1:N的問題。但解決不了現在客戶需要的超千萬人臉快速比對、陌生人統計、數據自動聚類等人臉大數據功能若需破局，需在算法層面而非應用上進行突破，通過不同的解題思路來實現彎道超車。完全自主2、研發的：下一代基于淺層模型的自學習人臉識別系統技術上領先這些明星企業們：問鼎人臉識別算法的最高峰2018年3月在全球人臉公開測試集XX、XX中刷新世界紀錄打破騰訊優圖團隊近一年的壟斷300萬數據查詢完成時間100ms之內，千萬數據查詢完成時間小于1秒。單機10萬底庫查詢，完成時間100ms之內是同行效率的五倍復雜計算的效率高騰訊優圖團隊在YTF測試中使用8個模型，最小模型層數為300層（總層數近3000層），識別準確率為91%，我們采用64層模型實現了98.12%的準確率。原創淺層模型目前的世界冠軍算法模型只依靠6萬的樣本進行的訓練，大大減少了樣本的需求。提高了訓練效率。提升建立巨大。改進的訓3、練方法無論是X86、GPU還是ARM平臺，都可使用同一個冠軍算法，保證所有的客戶都可以體驗到頂級算法的魅力。對硬件要求低?？缙脚_可使用同一模型我們創新的算法，在人臉識別領域實現了質的突破動態人臉識別立體臉算法原創淺層模型無底庫聚類競品普遍采用的是以照片對比為主的靜態算法無法很好滿足在監控視頻等動態環境下的人臉識別需求化妝、發型、整容、墨鏡，甚至運動都會使你的臉發生變化。只有實現機器自主學習，讓人工智能跟隨你的變化才能做到永遠認識你的臉原創淺層模型的應用可以使我們將全球領先的算法應用于包括嵌入式系統在內的所有場景，明顯提升識別準確率技術本身具有的獨特性，由其勝任無底庫聚類產品的場景。如陌生人統計4、客流分析、人臉大數據等方面。在此類應用上準確率是同行算法的2倍以上核心優勢Deepface核心算法人臉大數據新零售汽車4S店潛客管理系統零售企業客流分析系統通道管理產品通過Deeppass系列產品完成與門禁、閘機等通道類產品的對接?；贒eeppass系列產品的智慧樓宇解決方案基于Deeppass系列產品的智慧校園解決方案通過端+云的方式匯集FaceID，從而最終形成人臉大數據。數據獲取難會員管理難信息化水平低線下新零售企業面對的幾個問題客流量巨大客流統計準確率要求配合度主要功能實施成本頭肩檢測客流統計70-98%無需配合僅人數國產產品準確率差，價格便宜，進口產品成本高準確率高WIFI探針75、0-80%需攜帶手機等設備僅mac地址，需配合大數據系統設備成本低，大數據服務費用高Deepdot智能方案99%無需配合年齡、性別、到店次數、店員去除、VIP識別等實施成本較低，僅與進口頭肩檢測客流設備相似利用店內攝像頭、ARM設備，實現顧客感知、VIP管理、注意力分析、熱力圖、智能巡店等諸多功能，幫助線下企業完成智能化升級，為新零售助力。客流統計方式對比無配合情況下的管理與現有設備的配合多地公司共享權限難通道管理類產品面對的幾個問題大規模人員管理識別準確率要求配合度是否實現人員漫游是否支持身份證、國密卡底庫數量網絡環境主要客戶傳統人臉門禁80%要求配合，不能支持眼鏡、墨鏡等不能實現不支持106、0-300內部網，有些管理需要外網小型企業釘釘M2等90%配合度低，不能支持墨鏡不能實現不支持1000人以內外網環境中小型企業Deepdot智能方案99.9%無需配合，支持眼鏡、墨鏡可實現支持無限量內部網大型企業、高安全性企業我們的通道管理類產品分為：無配合式、配合式兩種。均可控制現有的門禁系統，并且可實現人員漫游、大容量底庫（1萬人以上）、配合身份證或國密卡等，可滿足高涉密單位或大型寫字樓等大規模企業應用需求?，F有通道管理類產品對比航天科技集團閘機產品動態人口監控系統界面清華大學計算機系 工學博士香港中文大學客座教授國家自然科學基金項目評閱人在圖形學、深度學習領域有多年研究經驗。從參與策劃PC時代的明星產品仙劍奇俠傳到進入市場咨詢領域，曾服務中國移動、奔馳汽車、IBM等公司，有超過20年的產品、市場從業經驗。首席科學家計算機圖形學專家我們擁有來自華為、京東等知名企業的近10員工，從事產品研發、運營等相關工作。CEO連續創業者產品、策略專家團隊介紹團隊建設市場營銷核心技術產品研發銷售網絡建設5個月內完成團隊擴充，其中80%為研發團隊完成全國100家典型客戶及銷售網絡建設完成2個核心產品的研發發展規劃未來已來人工智能的未來是原創算法的未來是產品的未來，也是大數據的未來。歡迎關注 體驗未來