日前，第15屆IEEE自動面部和手勢識別國際會議(IEEE FG2020)在阿根廷布宜諾斯艾利斯舉行。以計算機視覺為核心技術的深蘭科技，分別奪得“復合情緒識別”、“親屬關系驗證”以及“三元組親屬關系驗證”三項競賽任務的冠亞季，實力再次得到驗證。這些領先的技術方案，將在心理研究和治療、公共安防、人機交互，甚至廣告(針對消費者真實反應)等領域得到廣泛應用。

IEEE FG是人臉與手勢識別方向最有影響力的高規(guī)格國際會議之一，由全球最大的非營利性專業(yè)技術學會IEEE(電氣和電子工程師協(xié)會)主辦，聚焦于包括計算機視覺、模式識別、計算機圖形學以及與面部、手勢和身體動作有關的機器學習技術，新算法以及特定應用程序分析等方向，致力于打造前沿化、專業(yè)化的人工智能領域交流平臺。

隨著人臉識別技術的不斷發(fā)展，其應用也在逐漸深入擴大。此次深蘭科技在FG2020奪冠的復合情緒識別競賽，便要求參賽者開發(fā)自動分析面部復合情緒并能進行微表情識別的算法。競賽要求以憤怒、輕蔑、厭惡、恐懼、幸福、悲傷、驚奇、中性這常見的八種基本情緒為基礎，識別例如憤怒輕蔑，憤怒惡心，憤怒恐懼，純粹快樂等50種不同的微表情。這將有力推動情緒識別研究，并在情感計算和人機交互中起到至關重要的作用。面對不同的面部表情之間區(qū)別過于細微，非心理學等專業(yè)人員人眼難以識別的難點，DeepBlueAI團隊采用結合面部圖像信息與面部關鍵點幾何信息作為模型輸入，并針對性設計新的模型結構，最終取得第一。

“親屬關系驗證”以及“三元組親屬關系驗證”這兩項競賽任務，要求選手確定一對面部圖像是否具有某種類型的血緣關系，而由于每個人的臉部圖像采集時年齡跨度很大，造成同一個人年幼與年老時面部變化非常大，因此任務難度較高。DeepBlueAI團隊運用Siamese網絡結構并設計多種對稱的特征比對方法，以及有效的數據采樣策略，最終完成了比對成功率較高的方案。這類技術對家譜研究、法醫(yī)鑒定、失蹤兒童查找鑒定等方面，都能起到突破性的作用。

人臉識別技術本質上與生物特征識別技術息息相關，而深蘭科技不僅在技術實力上不斷得到國際國內大賽的驗證，并且已在該領域研發(fā)出相關產品并落地應用。例如適用于辦公教學等場景的“AI人臉熱感門禁考勤一體機”，不但可實時測溫，還能對人臉進行動態(tài)檢測；基于人臉視覺數據預測多種生理健康指標的智能鏡——AI魔鏡，更已遠銷韓國。科技的進步和創(chuàng)新，必須以服務民生為宗旨，深蘭科技亦將矢志不渝地沿著這個方向前行，持續(xù)推進學術進步和成果轉化。