人脸识别应用测试FAT (Face Recognition Application Test)针对公共安全人脸识别应用场景，采用真实场景数据对人脸识别系统进行测评。作为＊＊＊重点项目研究的成果，FAT 由视频图像信息智能分析与共享应用技术国家工程实验室主办，旨在通过科学、公正、开放的专业测评，逐步建立行业视频AI应用关键技术指标参考基线，为各地智能视频系统建设的规划、选型、应用提供参照依据，为视频AI算法及系统优化提供科学指导。

FAT2019测试于2019年10月开始，首批参测单位包括汉王科技、依图、云从、海康、奇虎360等十余家安防行业和人工智能领域的企业，采用统一的测试环境、专业测评方法和自动化系统进行测试，并经过15名国内学术领域及行业应用专家评审，形成了2019年FAT应用测试结果及关键技术指标行业基线。

(图片来源：汉王智能家居公众号，侵删)

测试历时大半年，最终有9家单位完成了全部测试项目。2020年底，FAT测试结果正式公布，汉王智远的汉王人脸识别系统ver201909取得多项优异成绩，其中1：N+1视频测试项目喜获该测试最高级别A级证书。汉王智远在人脸识别领域深耕多年，始终致力于人脸及生物特征识别技术的研究、开发和应用。汉王人脸识别技术通过深度学习方案，构建三维空间人脸关键点信息辅助，采用多重残差网络，通过度量学习强化人脸类内类间信息，加强人脸特征的表达能力，并提出特征注意力模型改变网络特征训练的权重分配，基于高斯掩膜的方案有效改善人脸遮挡等问题，对实际使用场景具有很高的鲁棒性。

FAT2019针对实际无约束场景的应用测试，是2019年底人脸识别领域的一项国内高水准测评，该测试是公共安全行业大规模面向实际应用的AI应用测试。

在数据规模上，FAT测试集高达一亿张公共安全真实场景数据，覆盖16类典型行业应用场景。相较于其他测试数据规模，FRVT有2930万数据，MS-Celeb有1000万数据，MegaFace有470万数据，而早期的LFW仅13233张数据。而此次测试数据来源于不同应用场景图像，涵盖室内外、不同天气、光照、各类公共场所，面向实际应用的算法和系统，进行工业级的评估。在指标体系方面，FAT测试紧贴应用，经过国内技术专家和业务专家反复论证，能够为视频AI系统的实际应用能力提供科学客观的量化指导依据。

(文章来源：汉王智能家居公众号，侵删)