平安金融壹賬通旗下加馬人工智慧研究院（g程式設計客棧amma lab）繼斬獲omg國際微表情權威評測冠軍之後，在人類情緒理解領域再攀高峰，在2018 emotionet 國際面部動作單元（action unit， 簡稱au）識別競賽上以94.46%的準確率獲得世界第一的排名。
emotionet是面部動作單元識別領域最具代表和關注的評測競賽之一，其各種研究成果在計算機視覺三大頂級會議中的cvpr和iccv上均有發表。2018 emotionet由ohio state university舉辦，吸引了包括麻省理工大學(mit)、versionlabs、華盛頓大學(university of washington)等諸多專業團隊積極參與。與情緒識別不同，面部動作單元（au）識別更強調準確的檢測面部微小動作單元hvrqylis的變化。
為了更精細地表述人類表情，研究人員根據人臉肌肉的解剖學特點，將人臉分解為許多面部動作單元，並描繪出了不同的臉部肌肉動作和不同表情之間的對應關係。通過識別這些面部單元以及它們的不同組合，我們可以進行面部表情識別、情緒理解等諸多任務。
此次比賽提供95萬張訓練和25000張驗證用於參賽隊伍設計演算法模型，最終在接近20萬張上評測。該比賽對於參賽者主要有三個難點：（1）有準確標籤的資料少（25000張），大部分資料是無標籤的（95萬張），因此程式設計客棧需要用到transfer learning、sewww.cppcns.commi-supervised learning等方法充分利用無標籤的資料輔助訓練；（2）人臉的角度分布複雜，很多是側臉的資料；（3）人臉的遮擋較多。以上這些對於參賽者都是不小的挑戰。
gamma lab作為平安金融壹賬通旗下人工智慧研究院，致力於推動大資料、人工智慧等前沿技術在金融領域的深度應用。此次gamma lab挑戰的面部動作單元識別任務具有極高的學術研究價值和商業應用價值，讓計算機能夠捕捉到人很難辨別的微小面部動作，在貸款面審、教育培訓等場景都具有廣泛的應用前景。事實上，gamma lab已經在金融場景做了深入探索，將微表情技術運用在貸款面審中，推出微表情面審輔助系統。該系統運用了54種情緒識別能力、39種面部動作單元識別技術、11種hand over face姿勢識別技術以及頭動和眼動監測模型，可以識別90%以上表情變化，更能通過實時抓取客戶的微表情、轉移視線、抓耳撓腮甚至是www.cppcns.com回答問題的反應時長等細緻的動作，來智慧型判斷並提示欺詐風險。同時，該系統還整合了基於知識圖譜的智慧型回答引擎，覆蓋1000個行業的海量問題庫，可提公升面審問題的隨機性和質量，大幅降低欺詐風險。
gamma lab有超過350位科技人才，累計申請專利技術200多項，發表**10餘篇。目前，gamma lab已將世界領先的54種情緒識別能力以及39種面部動作單元識別能力對外開放，以推動微表情技術的場景化應用。
本文標題: 平安金融壹賬通勇奪國際面部動作單元識別競賽世界第一
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