当地时间2018年10月20日,由国际计算机协会ACM ICMI 2018举办的第六届EmotiW2018 视频情感识别大赛在美国科罗拉多进行了奖项授予。来自北京的思图场景AI团队在百余支世界顶尖研究机构与院校成绩比拼中脱颖而出，获得了音视频短片情绪分类挑战赛冠军奖杯。本次大赛，思图场景用成绩证明了“以应用场景为基础的研发模式”在人工智能技术发展方面的创新性及有效性,为人工智能技术在应用领域的发展提供了思路。
(思图场景AI团队获奖照片)
关于EmotiW2018
EmotiW2018视频情感识别大赛是世界范围内,视频情感识别领域最高级别、最具权威性竞赛，参赛各队代表了情感识别技术的全球最高水平，各队算法也代表了该技术领域的最新研发思路。本次大赛吸引了清华、多伦多大学、中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室、南卡罗来纳大学、EmoLab等百余支世界顶尖研究机构与院校参与。
在大赛比拼中，参赛队伍需要通过设计人工智能模型和算法,对视频中的人物表情动作和语音语调进行综合识别分析,并从七种情绪维度(愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中性)对海量视频中的人物情感类型进行判定。最终，思图场景凭借基于场景应用实践的创新深度学习神经网络模型获得最高正确率，以61.87%的准确率荣获第一名，情绪识别分类准确率比2017年冠军Intel Lab高1.53%。
(思图场景AI团队成员现场照片)
AI情感识别的技术正向应用层转变
在人工智能神经网络技术高速发展的情况下, 在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题。但在人工智能技术从技术实现层面向应用实施层面转换的过程中，现有主流技术研发模式开始显现不足，通用技术在垂直行业的落地成为了亟待解决的现实问题，无法落地致使技术研发缺少基于场景的样本，这为深度学习技术的发展带来了极大的阻力。
而思图场景则是依托实际应用场景的真实情况、采集了海量的数据集，通过深度学习及人工智能算法来进行研发，这使得计算机能够通过画面和声音更好的判断人物情绪,在一定应用环境下更真实的“体会”用户的意图，进而促进视觉理解、人机交互技术在场景应用层面的发展，反向提升人工智能技术基础算法水平。
思图场景AI技术在场景应用突破落地
据了解，思图场景创立之初即采用基于场景的技术研发模式，开展基于金融应用场景的人工智能技术研究，并与清华大学建立了学术合作，逐步构建起基于人工智能视觉及场景深度学习能力的情感分析系统。此前，思图场景的计算机视觉技术已稳定服务宝马金融、一汽金融、上汽财务、东风财务、平安银行、中银消费金融、51信用卡、招联金融、中信保诚、中意人寿等上百家金融客户，具备极强的场景应用研发和应用落地能力。已研发的产品包括Truth-Eye“神瞳”系列产品——智能面签系统、智能图像平台;人脸识别、证件鉴伪、图像识别、表情识别等AI应用服务产品。
此次,思图场景在情感识别领域技术实力获得国际认可，印证了以应用场景为基础的AI技术研发模式，能够为众多行业及其用户创造无限想象空间的业态、发展前景和更优质的产品及服务体验。
