在人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展的當(dāng)下，人臉識(shí)別已經(jīng)不是一件新鮮事。但新冠肺炎疫情下，在建筑工地、學(xué)校機(jī)關(guān)等需要鑒別入場(chǎng)人員身份信息的場(chǎng)所，人員在佩戴口罩、安全帽后，實(shí)現(xiàn)人臉快速識(shí)別并同步檢測(cè)體溫，成為一項(xiàng)全新的技術(shù)成果。

人臉識(shí)別面臨的難題

戴口罩的人臉識(shí)別場(chǎng)景，主要應(yīng)用方向在于，一方面確認(rèn)人員是否戴口罩，另一方面需要確認(rèn)戴口罩人身份，同時(shí)搭配上熱成像體溫檢測(cè)手段，實(shí)現(xiàn)大人群流量的快速、準(zhǔn)確檢測(cè)。那么，戴口罩的人臉識(shí)別有哪些技術(shù)難點(diǎn)呢？

人臉識(shí)別算法是根據(jù)面部特征關(guān)鍵點(diǎn)來進(jìn)行識(shí)別的，算法納入的關(guān)鍵點(diǎn)越多，識(shí)別的結(jié)果也就越精確。但佩戴口罩后，可供識(shí)別的“關(guān)鍵點(diǎn)”大幅減少?！氨亲右韵碌拿娌刻卣鞅谎谏w，面部特征關(guān)鍵點(diǎn)減少，機(jī)器之前學(xué)習(xí)的特征判別能力隨之降低?！壁w陽(yáng)說，口罩會(huì)使原有的人臉識(shí)別算法模型失效，使機(jī)器無法識(shí)別當(dāng)前的人。同時(shí)，口罩類型較多且遮擋程度不一，也提升了難度。

戴口罩也能進(jìn)行識(shí)別，怎么做到的？

人臉識(shí)別一般先從視頻圖像中找出人臉，然后提取人臉上的眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等面部的特征，利用算法在人員數(shù)據(jù)庫(kù)識(shí)別出對(duì)應(yīng)的人。

當(dāng)人們帶上口罩，幾乎有一半的面部被遮擋，面部特征關(guān)鍵點(diǎn)就主要集中在了眼睛和眉毛兩個(gè)部位。因此，帶口罩的人臉識(shí)別算法采用眼部、眉毛等局部特征與整體人臉特征相融合，并結(jié)合注意力機(jī)制增強(qiáng)眼部特征，抑制其他無用信息，通過訓(xùn)練眼部關(guān)鍵點(diǎn)的模型，來提升模型在口罩遮擋下的人臉識(shí)別率。

戴口罩人臉識(shí)別技術(shù)有何應(yīng)用？

戴口罩人臉識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用并不難。目前，大多數(shù)人臉識(shí)別App和硬件設(shè)備直接采購(gòu)上述研發(fā)公司提供的戴口罩人臉識(shí)別的軟件包/工具包，經(jīng)過調(diào)試后就能使用。

例如，中國(guó)石油集團(tuán)的下屬信息技術(shù)公司就上線了一款AI口罩檢測(cè)應(yīng)用。據(jù)了解，該應(yīng)用可對(duì)工作區(qū)域內(nèi)未佩戴口罩的人員進(jìn)行識(shí)別并語(yǔ)音報(bào)警，識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)96.5%以上；AI企業(yè)云從科技也將戴口罩人臉識(shí)別技術(shù)集成在其開發(fā)的AI智慧防疫檢測(cè)系統(tǒng)之中。

值得一提的是，戴口罩人臉識(shí)別系統(tǒng)并非只能用于疫情期間。疫情之后可調(diào)試成常規(guī)的人臉識(shí)別模式，降低應(yīng)用方的投入成本。此外，在公安抓逃等安防場(chǎng)景中，面部遮擋的人臉識(shí)別技術(shù)也有很大施展空間。

結(jié)語(yǔ)：不可否認(rèn)，人臉檢測(cè)和人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)的精度會(huì)受到口罩遮擋的影響，不過，部分安防廠商很久之前就開展了對(duì)于面部遮擋技術(shù)的研究工作，在提升技術(shù)可用性方面也做了不同程度的嘗試。目前，口罩識(shí)別等小眾需求在某些場(chǎng)景已是大眾問題，隨著 AI 使用場(chǎng)景的愈加多元，相關(guān)技術(shù)也會(huì)不斷革新。