平安金融壹賬通旗下加馬人工智能研究院(Gamma Lab)繼斬獲OMG國(guó)際微表情權(quán)威評(píng)測(cè)冠軍之后,在人類情緒理解領(lǐng)域再攀高峰,在2018 EmotioNet 國(guó)際面部動(dòng)作單元(Action Unit, 簡(jiǎn)稱AU)識(shí)別競(jìng)賽上以94.46%的準(zhǔn)確率獲得世界第一的排名。
EmotioNet是面部動(dòng)作單元識(shí)別領(lǐng)域最具代表和關(guān)注的評(píng)測(cè)競(jìng)賽之一,其各種研究成果在計(jì)算機(jī)視覺(jué)三大頂級(jí)會(huì)議中的CVPR和ICCV上均有發(fā)表。2018 EmotioNet由Ohio State University舉辦,吸引了包括麻省理工大學(xué)(MIT)、VersionLabs、華盛頓大學(xué)(University of Washington)等諸多專業(yè)團(tuán)隊(duì)積極參與。與情緒識(shí)別不同,面部動(dòng)作單元(AU)識(shí)別更強(qiáng)調(diào)準(zhǔn)確的檢測(cè)面部微小動(dòng)作單元的變化。
為了更精細(xì)地表述人類表情,研究人員根據(jù)人臉肌肉的解剖學(xué)特點(diǎn),將人臉?lè)纸鉃樵S多面部動(dòng)作單元,并描繪出了不同的臉部肌肉動(dòng)作和不同表情之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。通過(guò)識(shí)別這些面部單元以及它們的不同組合,我們可以進(jìn)行面部表情識(shí)別、情緒理解等諸多任務(wù)。
此次比賽提供95萬(wàn)張訓(xùn)練圖片和25000張驗(yàn)證圖片用于參賽隊(duì)伍設(shè)計(jì)算法模型,最終在接近20萬(wàn)張圖片上評(píng)測(cè)。該比賽對(duì)于參賽者主要有三個(gè)難點(diǎn):(1)有準(zhǔn)確標(biāo)簽的數(shù)據(jù)少(25000張),大部分?jǐn)?shù)據(jù)是無(wú)標(biāo)簽的(95萬(wàn)張),因此需要用到transfer learning、semi-supervised learning等方法充分利用無(wú)標(biāo)簽的數(shù)據(jù)輔助訓(xùn)練;(2)人臉的角度分布復(fù)雜,很多是側(cè)臉的數(shù)據(jù);(3)人臉的遮擋較多。以上這些對(duì)于參賽者都是不小的挑戰(zhàn)。
Gamma Lab作為平安金融壹賬通旗下人工智能研究院,致力于推動(dòng)大數(shù)據(jù)、人工智能等前沿技術(shù)在金融領(lǐng)域的深度應(yīng)用。此次Gamma Lab挑戰(zhàn)的面部動(dòng)作單元識(shí)別任務(wù)具有極高的學(xué)術(shù)研究?jī)r(jià)值和商業(yè)應(yīng)用價(jià)值,讓計(jì)算機(jī)能夠捕捉到人很難辨別的微小面部動(dòng)作,在貸款面審、教育培訓(xùn)等場(chǎng)景都具有廣泛的應(yīng)用前景。事實(shí)上,Gamma Lab已經(jīng)在金融場(chǎng)景做了深入探索,將微表情技術(shù)運(yùn)用在貸款面審中,推出微表情面審輔助系統(tǒng)。該系統(tǒng)運(yùn)用了54種情緒識(shí)別能力、39種面部動(dòng)作單元識(shí)別技術(shù)、11種Hand over Face姿勢(shì)識(shí)別技術(shù)以及頭動(dòng)和眼動(dòng)監(jiān)測(cè)模型,可以識(shí)別90%以上表情變化,更能通過(guò)實(shí)時(shí)抓取客戶的微表情、轉(zhuǎn)移視線、抓耳撓腮甚至是回答問(wèn)題的反應(yīng)時(shí)長(zhǎng)等細(xì)致的動(dòng)作,來(lái)智能判斷并提示欺詐風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí),該系統(tǒng)還整合了基于知識(shí)圖譜的智能回答引擎,覆蓋1000個(gè)行業(yè)的海量問(wèn)題庫(kù),可提升面審問(wèn)題的隨機(jī)性和質(zhì)量,大幅降低欺詐風(fēng)險(xiǎn)。
Gamma Lab有超過(guò)350位科技人才,累計(jì)申請(qǐng)專利技術(shù)200多項(xiàng),發(fā)表論文10余篇。目前,Gamma Lab已將世界領(lǐng)先的54種情緒識(shí)別能力以及39種面部動(dòng)作單元識(shí)別能力對(duì)外開(kāi)放,以推動(dòng)微表情技術(shù)的場(chǎng)景化應(yīng)用。
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面部識(shí)別
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