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深兰计算机|获IEEE FG2020冠亚季三项大奖，深兰计算机视觉领跑人脸识别科技领域

日前，第 15 届IEEE自动面部和手势识别国际会议(IEEE FG2020)在阿根廷布宜诺斯艾利斯举行 。以计算机视觉为核心技术的深兰科技，分别夺得“复合情绪识别”、“亲属关系验证”以及“三元组亲属关系验证”三项竞赛任务的冠亚季，实力再次得到验证 。这些领先的技术方案，将在心理研究和治疗、公共安防、人机交互，甚至广告(针对消费者真实反应)等领域得到广泛应用 。
IEEE FG是人脸与手势识别方向最有影响力的高规格国际会议之一，由全球最大的非营利性专业技术学会IEEE(电气和电子工程师协会)主办，聚焦于包括计算机视觉、模式识别、计算机图形学以及与面部、手势和身体动作有关的机器学习技术，新算法以及特定应用程序分析等方向，致力于打造前沿化、专业化的人工智能领域交流平台 。
深兰计算机|获IEEE FG2020冠亚季三项大奖，深兰计算机视觉领跑人脸识别科技领域
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随着人脸识别技术的不断发展，其应用也在逐渐深入扩大 。此次深兰科技在FG2020 夺冠的复合情绪识别竞赛，便要求参赛者开发自动分析面部复合情绪并能进行微表情识别的算法 。竞赛要求以愤怒、轻蔑、厌恶、恐惧、幸福、悲伤、惊奇、中性这常见的八种基本情绪为基础，识别例如愤怒轻蔑，愤怒恶心，愤怒恐惧，纯粹快乐等 50 种不同的微表情 。这将有力推动情绪识别研究，并在情感计算和人机交互中起到至关重要的作用 。面对不同的面部表情之间区别过于细微，非心理学等专业人员人眼难以识别的难点，DeepBlueAI团队采用结合面部图像信息与面部关键点几何信息作为模型输入，并针对性设计新的模型结构，最终取得第一 。
“亲属关系验证”以及“三元组亲属关系验证”这两项竞赛任务，要求选手确定一对面部图像是否具有某种类型的血缘关系，而由于每个人的脸部图像采集时年龄跨度很大，造成同一个人年幼与年老时面部变化非常大，因此任务难度较高 。DeepBlueAI团队运用Siamese网络结构并设计多种对称的特征比对方法，以及有效的数据采样策略，最终完成了比对成功率较高的方案 。这类技术对家谱研究、法医鉴定、失踪儿童查找鉴定等方面，都能起到突破性的作用 。
【深兰计算机|获IEEE FG2020冠亚季三项大奖，深兰计算机视觉领跑人脸识别科技领域】人脸识别技术本质上与生物特征识别技术息息相关，而深兰科技不仅在技术实力上不断得到国际国内大赛的验证，并且已在该领域研发出相关产品并落地应用 。例如适用于办公教学等场景的“AI人脸热感门禁考勤一体机”，不但可实时测温，还能对人脸进行动态检测；基于人脸视觉数据预测多种生理健康指标的智能镜——AI魔镜，更已远销韩国 。科技的进步和创新，必须以服务民生为宗旨，深兰科技亦将矢志不渝地沿着这个方向前行，持续推进学术进步和成果转化 。


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