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格國際會議之一，由全球最大的非營利性專業技術學會IEEE(電氣和電子工程師協會)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、專業化的人工智能領域交流平臺。

隨著人臉識別技術的不斷發展，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別過于細微，非心理學等專業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，持續推進學術進步和成果轉化。