Ping在马萨诸塞大学面部识别技术基准中进行的最新测试中取得了很高的成绩野外标记的面孔（LFW），得分为0.9960 +/- 0.0031。
在过去的三年中，该公司一直在开发面部识别技术，其业务部门反复使用该应用程序。
Ping Ping的13家专业公司和55个合作伙伴都测试了该应用程序，包括Ping iLoan 2.0，Ping ping s the Gifle Insurance和Anzhen社会保险钱包。
根据内部用法，Ping A Tech能够开发出一种面部识别解决方案，该解决方案可提供快速识别和高准确率。
该技术已应用于涉及超过1.03亿用户的108个用例，创建了高精度，易于访问的1亿张面部数据库。
Ping可以在一系列高安全区域中使用Ping，包括财务风险控制，健康保险，社会保障福利计划，铁路设施访问和机场安全。
“面部识别技术被嵌入了许多复杂的业务流程中的模块，” Ping Tech的人工智能首席科学家Liu Fei说。 “这只是许多应该作为整体监控系统的一部分应用的工具之一，只能负责较大系统中其自身的功能。当出现问题时，那些不熟悉该技术的人通常将问题归因于技术，有时会使识别率与通过率或其他指标混淆，或其他指标与其他指标混淆，导致误解。导致宣布响应这些问题，这些问题是有效的，有助于这些问题。
LFW由马萨诸塞大学成立于2007年，用于评估面部识别算法在不受约束的条件下的性能。
作为面部识别领域中最广泛使用的评估，LFW吸引了来自全球几十个团队，包括Google，Facebook，Microsoft Research Asia，Baidu，Tencent，Tencent，Sensetime，Sensetime，Face ++和香港中国大学。
LFW共有80多个测试结果，许多最高排名方法在促进面部识别技术的发展方面起着关键作用。
