Aurora计算机服务刚刚宣布，其新的面部识别算法的平均分类精度为93.24％，根据LFW基准测试。
该公司表示，面部识别的LFW基准包括难以用用案例，例如不良照明，不良头部角度和图像质量的变化。 Aurora说，就其平均分类评分而言，其Reults的位置领先于竞争对手。
Aurora还宣布推出其早期基于Beta的基于Beta的面部识别服务，该服务可以免费使用。
先前报道了，2013年，Aurora启动了一个新的面部识别系统，旨在快速识别。新系统（称为Face on the Face）使用具有广角镜头的功能强大的相机。
基于最近发布的研究报告估计，全球面部识别市场估计将从2013年的19.2亿美元增长到2018年的65亿美元，其复合年增长率为27.7％。
Biometricupdate.com扩展了面部识别作为生物识别方式，包括公众采用，大规模部署和市场规模。在此处阅读完整功能。
