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科技-平安金融壹账通勇夺国际面部动作单元识别竞赛世界第一

发布时间:2021-11-01 12:36:09 阅读: 来源:耳坠厂家

【逐日科技网】#FormatImgID_0#

平安金融壹账通旗下加马人工智能研究院(Gamma Lab)继斩获OMG国际微表情权威评测以后,在人类情绪理解领域再攀高峰,在2018 EmotioNet 国际面部动作单元(Action Unit, 简称AU)辨认比赛上以94.46%的准确率获得世界第1的排名。

EmotioNet是面部动作单元辨认领域代表和关注的评测比赛之1,其各种研究成果在计算机视觉3大会议中的CVPR和ICCV上均有发表。2018 EmotioNet由Ohio State University举行,吸引了包括麻省理工大学(MIT)、VersionLabs、华盛顿大学(University of Washington)等诸多专业团队积极参与。与情绪辨认不同,面部动作单元(AU)辨认更强调准确的检测面部微小动作单元的变化。

为了更精细地表述人类表情,研究人员根据人脸肌肉的解剖学特点,将人脸分解为许多面部动作单元,并描绘出了不同的脸部肌肉动作和不同表情之间的对应关系。通过辨认这些面部单元和它们的不同组合,我们可以进行面部表情辨认、情绪理解等诸多任务。

此次比赛提供95万张训练图片和25000张验证图片用于参赛队伍设计算法模型,终究在接近20万张图片上评测。该比赛对参赛者主要有3个难点:(1)有准确标签的数据少(25000张)拆违建房子有补贴吗,大部分数据是无标签的(95万张),因此需要用到transfer learning、semi-supervised learning等方法充分利用无标签的数据辅助训练;(2)人脸的角度散布复杂,很多是侧脸的数据;(3)人脸的遮挡较多。以上这些对参赛者都是不小的挑战。

Gamma Lab作为平安金融壹账通旗下人工智能研究院,致力于推动大数据、人工智能等前沿技术在金融领域的深度利用。此次Gamma Lab挑战的面部动作单元辨认任务具有极高的学术研究价值和商业利用价值政府为什么可以强制拆迁,让计算性能够捕捉到人很难辨别的微小面部动作,在贷款面审、教育培训等场景都具有广泛的利用前景。事实上,Gamma Lab已在金融场景做了深入探索,将微表情技术利用在贷款面审中,推出微表情面审辅助系统。该系统利用了54种情绪辨认能力、39种面部动作单元辨认技术、11种Hand over Face姿势辨认技术和头动和眼动监测模型,可以辨认90%以上表情变化,更能通过实时抓取客户的微表情、转移视野、抓耳挠腮乃至是回答问题的反应时长等细致的动作,来智能判断并提示敲诈风险。同时,该系统还整合了基于知识图谱的智能回答引擎,覆盖1000个行业的海量问题库,可提升面审问题的随机性和质量,大幅降落敲诈风险。

Gamma Lab有超过350位科技人才,累计申请专利技术200多项农村搬迁和拆迁有什么不同,发表论文10余篇。目前,Gamma Lab已将的54种情绪辨认能力和39种面部动作单元辨认能力对外开放,以推动微表情技术的场景化利用。