LFW由马萨诸塞大学于2007年建立，用于评测非约束条件下的人脸识别算法性能，是人脸识别领域使用最广泛的评测集合.
LFW数据库是为研究人脸识别技术而采集的人脸照片数据库，共包含着13000张图片。
为了评测人脸识别的性能，数据里面有着不同的姿势、光照、表情、背影、质量、遮挡、年龄和性别的照片。
LFW数据库中的人脸照片都包含着实际自然环境中遇到的各种各样的变化。
参加LFW人脸识别性能评测的有谷歌、百度、腾讯、Face++等世界IT巨头公司、大学及研究所，目前LFW评测成为最普遍的人脸识别性能评测。
LFW数据库中通过人脸识别算法辨别出任何一双图片组是否同一个人的。
珠海易胜电子自主研发并持续完善优化了基于深度神经网络（Deep Neural Network）的人脸特征提取方法。易胜深度神经网络技术在搜集到的5万9千名名人的310万张照片来训练的。
易胜人脸识别算法训练出6个深度CNN模型，其中一个是跟Inception-Resnet类似的网络，其他5个都是Resnet-50网络，每个网络都在人脸的不同部分区域中运行。
这6个CNN网络在LFW数据库中获取99.78%、99.72%、99.50%、98.97%、99.48%和99.28%。
由6个CNN网络计算出的特征向量都连接到一个特征向量，而且通过测度训练来变换成低次元的最终向量。两个特征向量之间的距离按欧几里得距离来计算。
下列表为LFW benchmark评测中排名前5个供应商所使用的人脸识别算法性能。
易胜算法识别率高于人脸肉眼识别率
LFW人脸数据库中识别准确的人像
如下图所示的包含着各种姿势、表情、遮挡等肉眼也很难辨别的照片，易胜自主深度学习人脸算法也可以准确识别
LFW数据库中识别有误的（拒真）
在6000组照片中只有10组出现识别有误，这10组照片中5组是本身有问题（图中带红色边框），所以准确来说5组照片才识别有误。
下图为拒真照片组(False Reject)：8组
下图为误识照片组(False Accept)：2组
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