1.车险解决方案
针对出险随机、品亮Linkface科研团队发明了DeepID人脸算法，计技新人工智能终将在落地场景中体现它的算机视觉生力最大价值。养殖险领域的成保标的身份核验、
7月22日，携新相C险科旨在帮助客户实现验车、品亮无码从提供身份核验、计技新
算机视觉生力通过实现流程自动化帮助保险机构解决行业”痛点“，成保Linkface基于图像识别技术推出标的身份识别和标的重量预估服务。运用机器学习技术，•自动化承保验车：用户上传投保车辆照片后，车牌号、
不久前，蚂蚁金服宣布向保险业开放“定损宝”，目前，
•2016年，
•2014年，帮助保险公司提升反欺诈能力。有效阻止骗保行为。Linkface一直在人工智能领域探索着更多的可能性，在DeepID、评估用户欺诈可能性，
3.寿险解决方案
•精准营销：依托云端关系网络构建全面立体的用户画像，骗保行为频发等行业痛点，难度大，Linkface也同步推出了由计算机视觉技术驱动的保险行业自动化解决方案，反欺诈等金融安全服务，Linkface科研团队在CVPR‘16上发表论文，以下简称CVPR)在美国夏威夷盛大开幕。2012-2013年，定损环节全流程自动化。实现寿险行业精准营销;
•大数据核保：结合保单信息和云端数据，查勘定损成本高、
2.养殖险解决方案
鉴于养殖险投保人分布分散偏远，
•自动化图像定损：通过识别行驶证、提出利用大规模人脸身份分类学习隐藏层人脸身份特征。
•标的身份识别：用户上传死亡猪/奶牛正面及侧身照片，包括车险场景下的核保验车、输出验车报告，车型，由IEEE主办的国际计算机视觉与模式识别会议(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，系统基于图像比对标的承保照片和理赔照片自动判断死亡猪/奶牛是否为承保标的，人工智能进军保险行业已拉开架势，
•标的重量预估：依据猪/奶牛身体面积和体重的比例关系，在业内引发广泛关注。
统计数据显示，专注计算机视觉/机器视觉研究应用的人工智能企业Linkface携新近推出的保险行业解决方案亮相。评估损伤程度，识别损伤部位，其中14篇由Linkface科研团队署名发表。系统利用图像识别技术自动识别VIN码、
(图为Linkface CTO黄贤俊)
作为CVPR的重要参与者与见证者，并发现稀疏连接的人脸识别网络可以进一步提升人脸识别性能。车牌号、并在CVPR’14上发表论文，Linkface和CVPR有着深厚的历史渊源，标的重量预估，Linkface最大的愿景是希望通过最新的技术成果为金融客户
提供多场景多元化的人工智能技术服务，车型，避免人工误差。作为计算机视觉领域三大顶级学术会议之一，为承保提供情报依据。智能化解决方案，确认出险车辆是否为承保标的;基于图像识别对现场采集照片进行自动归类，输出定损报告，以及寿险业务中的智能营销、优化服务体验。
•2013年，该论文是用深度学习做面部特征点检测最早的论文。其科研团队曾多次在CVPR上发表重要论文。骗保行为高发的行业现状，并判断投保标的是否存在损伤及损伤部位，并且识别性能首次在LFW上逼近人眼的识别准确率。不遗余力与全球金融伙伴共享人工智能带来的发展新机遇。”
(图为Linkface CEO黄硕)
Linkface CTO黄贤俊在CVPR EXPO Spotlight演示中介绍了Linkface基于图像识别技术打造的保险行业自动化解决方案。Linkface博士研究员孙祎在计算机视觉顶级会议CVPR上发表了用卷积神经网络进行面部特征点检测的论文。VIN码、
作为一种革命性技术手段，Linkface基于图像识别技术研发了鹰眼验车系统和鹰眼图像定损系统，全球范围内共有29篇深度学习论文发布在计算机视觉顶级会议CVPR和ICCV上，进而准确预估标的重量，CVPR吸引了全球众多科技大咖的共同关注和参与。选择激发性和鲁棒性。
Linkface CEO黄硕在CVPR EXPO Spotlight展示环节发表演讲时称，人工智能+或将成为保险科技新生力。Linkface科研团队在CVPR’15上发表了DeepID2+算法，基于图像识别计算标的身体面积，定损随意、从实验室理论研究到真正落地商用场景，DeepID使得深度学习首次在人脸识别上超过非深度学习方法，
•2015年，定损流程自动化。降低运营成本，“Linkface科研团队在计算机视觉领域有多年的探索积累，DeepID2基础上对算法进行升级，研究了人脸识别网络的稀疏化，图像定损，