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1、聚焦人脸识别的大数据测试系统0、命题企业介绍【公司背景】虹软是计算机视觉行业领先的算法服务提供商及解决方案供应商，服务于世界各地的客户，将领先的计算机视觉技术商业化应用在智能手机、智能汽车、智能家居、智能零售、互联网视频等领域，并且仍在不断探索新的领域与方向。公司在杭州、上海、南京、深圳、台北、硅谷、东京、都柏林等地设有商业与研发基地。基于拥有自主知识产权的世界先进计算机视觉技术，虹软已为各领域推出多种计算机视觉解决方案，为全球各类知名的设备制造商提供个性化计算机视觉解决方案。在保持技术领先的同时，虹软率先发布了提供支持离线式图像技术的虹软视觉开放平台，与广大合作伙伴携手推动各类视觉技术应用深
2、入到旅游、教育、政务、出行、社区楼宇、互联网应用等各个领域，引领和推动着视觉技术赋能和落地。在超过20年的发展过程中，虹软成功聚集了众多的视觉领域专家，并吸纳和培养了来自国内外一流高校的优秀人才作为生力军。我们将坚持聚焦在技术，注重技术与行业结合的应用经验，融合先进的学术科研力量，为全球的客户和消费者带来真正价值的视觉享受与体验。1、背景说明【整体背景】随着深度学习的发展，人工智能开始真正的走进生活，越来越多的人工智能产品开始面世。人工智能产品极大地便利了人们的工作学习和生活，也同时对人工智能的要求也越来越高。如何有效的保障的人工智能产品的质量，提升人工智能识别的精度正变得越来越重要。【业务背
3、景】人工智能应用场景的不断增加，对人工智能的精准度要求也不断提升。如何更好的保障产品的质量，往往需要大量的数据开展测试。而数据也会根据场景的不同，有所差别。在海量的数据中，我们需要更高效的找出人工智能产品的提升点，来有针对性的提升产品识别率。2、项目说明【问题说明】随着深度学习应用的越来越广泛，Al的能力也得到了极大地提升。要求针对人工智能产品（算法类），设计并开发针对Al产品（以人脸识别SDK产品为例）的测试系统。【用户期望】以人脸识别为例，开展针对人脸识别产品的大数据测试。（1）要求能够快速运算给出常见指标，如FRR（拒识率），FAR（误识率）以及RoC曲线等。（2）希望能够测试统计图片人
4、物中不同属性，如不同性别，年龄等属性下的拒识率，误识率等内容，用于快速分析各类影响因素在产品上的表现。3、任务要求【开发说明】（1）以服务端计算的形式开展设计开发；(2)能够满足多测试任务并行，如多个不同版本或不同产品测试，可以用模拟替代；(3)在机器空闲时能够提升并发，加快计算速度；(4)能够以图表的形式展示所测试产品的质量。【技术要求与指标】(1)开发语言不限；(2)要求以分布式框架实现，能够并发测试10万级以上数量图片并给出统计结果；(3)使用虹软开放平台免费人脸识别SDK。【提交材料】(1)项目概要介绍；(2)项目简介PPT；(3)项目详细方案；(4)项目演示视频；(5)企业要求提交材料：相应的可执行程序(6)团队自愿提交的其他补充材料。【任务清单】(1)开展需求分析；(2)提供项目解决方案与设计思路；(3)完成源码开发，提供测试性能数据。【开发工具与数据接口】虹软开放平台产品入口：
