2020年11月16日，国际旗舰会议-IEEE国际自动人脸和手势识别大会(IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition，以下简称IEEE FG 2020，图1)主办的人脸关系识别国际权威评测(以下称“Recognizing Families In the Wild”：RFIW)分别举行了论文和竞赛颁奖典礼。由来自欧宝app自动化系、语音及语言信息处理国家工程实验室语音情感计算及多模态交互研究室的研究团队(以下简称USTC-NELSLIP团队)所撰写的论文荣获了最佳论文奖以及在多个赛道中分别斩获了冠军、亚军、季军的优异成绩。团队工作由於俊副教授指导研究生李梦岩、郝鑫龙、谢国辰等完成。

图1 IEEE FG 2020

IEEE FG是人脸识别及手势识别领域极具权威性的旗舰会议。其举办的RFIW评测通过发布最大和最全面的用于自动血缘关系识别的图像数据库“Families in the Wild (FIW)”来征集在亲缘关系验证、识别、检索等领域的优秀方案。

基于在参加评测中所形成、精炼与整理的方案，USTC-NELSLIP团队发表的论文“Deep Fusion Siamese Network for Automatic Kinship Verification”荣获RFIW最佳论文奖(图2)。

图2 RFIW Best Paper Award

与此同时，大会主办了人脸图像亲缘关系识别挑战赛，包括3个赛道：Kinship Verification (one-to-one), Tri-subject Verification (one-to-two) 和Search and Retrieval (many-to-many)。

在赛道1中，参赛者需要确定一对面部图像是否是某一类型(如亲子)的血亲关系。USTC-NELSLIP团队针对该问题设计了一种基于孪生神经网络的特征融合模型，最终在决赛中取得了季军的佳绩(图3)。

图3 Third place in track 1：Kinship Verification

在赛道2中，参赛者需要判定给定的1个三元组(父亲、母亲、孩子)之间是否存在亲缘关系。针对这个1对2的验证任务，USTC-NELSLIP团队将任务拆解为“父亲-孩子”和“母亲-孩子”两个1对1的验证任务，并利用孪生网络建模亲子之间的相似性。最终，该解决方案在准确率上击败了所有对手，荣获冠军(图4)。

图4 First place in track 2：Tri-subject Verification

赛道3要求在数据库中基于人脸图像检索出给定人的亲属。USTC-NELSLIP团队提出了基于特征相似度计算的内容检索方案，并且基于身份信息对相似度进行合并，来获得检索排序。最终该解决方案获得亚军的佳绩(图5)。

图5 Second place in track 3：Search and Retrieval

本次评测吸引了包括谷歌研究院、微软研究院、台湾交通大学、深蓝科技、中国科学技术大学等共数百支支队伍参与。总体来看，USTC-NELSLIP团队获得RFIW最佳论文奖且在亲缘关系验证、识别、检索三个任务中均取得优异成绩，这无疑彰显了团队的深厚研究积累。

上述评测得到了国家自然科学基金联合基金、中国科学技术大学探索类基金等项目的支持。