五年后的一个转折点，Trueface有望推出一个更好的面部识别技术

Shaun Moore和Nezare Chafni最初并没有打算开发一种新的独立面部识别技术，当他们第一次开始开发将成为他们的新公司Trueface.ai的技术时。
当这两位连续创业者计划五年前的下一步行动时，他们希望通过开发一种名为Chui的新型智能门铃来驾驭智能家居技术的浪潮。

门铃将配备面部识别软件即服务。该公司筹集了50万美元的天使资金，并在哥伦比亚的麦德林开设了一家制造工厂。

这两位企业家发现的是，大多数现有的面部识别工具缺乏识别欺骗或演示攻击的能力，这使得该技术对他们试图开发的访问控制功能不可行。

所以Moore和Chafni开始开发更好的面部识别软件。



Trueface.ai的首席执行官Moore在一封电子邮件中说：“2014年，我们将工程重点放在在高度受限的环境中部署人脸识别，以识别黑客攻击或欺骗行为。”“这项技术是Trueface的核心。”

随着产品的升级，Chui开始着手解决商业门禁控制市场，虽然客户喜欢这款软件，但他们希望自己的硬件用于产品，摩尔表示。

因此，两位企业家在2017年关闭了工厂，并开始专注于自己销售面部识别产品。因此Trueface诞生了。

它实际上是两位创始人共同合作的第三家公司。自从他们在南卫理公会大学学习商业以来，摩尔和Chafni之前的朋友之前曾在一家内容管理创业公司工作，然后转向Chui的智能门铃。

该公司于2017年6月从Chui转出Trueface，并从包括Scout Ventures在内的投资者筹集了种子资金，其中包括Harvard Business Angels和GSV Labs。这一150万美元的回合为公司的发展提供了动力（包括今年早些时候与IFTT的整合，以证明其系统有效）。

但是在过去的几年里，由于围绕与潜在的不良训练数据应用于面部识别技术相关的风险的诅咒故事不断出现，该公司为自己设定了另一项任务 - 将其训练数据与现实世界保持一致。

为此，该公司与一家全球非营利组织合作，该公司正在收集来自非洲，亚洲和东南亚的面部图像，以创建更强大的图像组合，以培训其识别软件。

该公司首席执行官写道：“与许多面部识别公司一样，我们承认公开提供的培训数据存在隐含的偏见，可能导致对某些种族的错误识别。”“我们认为这是不可接受的，并开创了从世界各地收集多种匿名面部数据的方法，以平衡我们的培训模式。例如，我们与非洲和东南亚的非营利组织合作，以确保我们的培训数据具有多样性和包容性，从而减少偏见和更准确的面部识别 - 对所有人而言。

该公司还制定了三项应用其技术的原则。第一个是明确承诺减少培训数据的偏差;第二，与客户达成的协议，无论如何，在人们的决策中，人类的决策都是对其软件的任何数据享有特权;最后，明确关注数据安全性，以防止漏洞和数据透明，以便客户披露他们收集的信息。

“当负责任地实施时，人们会要求这项技术的日常利益和效用，而不是担心它，”摩尔写道。