疫情防控戴口罩，人臉識別還有效?

　　當前，突如其來(lái)的新型冠狀病毒肺炎仍在持續影響全國。

　　面對新型冠狀病毒肺炎疫情的肆虐，戴口罩成為了全民出門(mén)的標配模式。而這也讓人臉識別技術(shù)遭遇到前所未有的尷尬境地。

　　此前，因為人臉識別技術(shù)在人員身份認證上所體現出來(lái)的便捷性及帶來(lái)的效率提升，相關(guān)人臉識別產(chǎn)品、解決方案層出不窮，被廣泛應用于機場(chǎng)、火車(chē)站、社區、園區等諸多場(chǎng)景的身份識別、考勤打卡及金融支付應用當中。

　　但在現階段全民戴口罩的出行倡議下，人臉識別能否還能夠發(fā)揮效用?

　　特別是在機場(chǎng)、火車(chē)站、社區園區等人員密集的公共場(chǎng)所，戴上口罩無(wú)法進(jìn)行人臉驗證，摘下口罩進(jìn)行驗證又面臨交叉感染風(fēng)險。

　　這也使得戴口罩下的人臉識別成為了備受社會(huì )各界關(guān)注的話(huà)題。

　　戴口罩下人臉識別能否發(fā)揮效用

　　CPS中安網(wǎng)了解到，有不少網(wǎng)友在網(wǎng)上表示在高鐵站乘車(chē)檢票時(shí)，閘機上的攝像頭并不能在佩戴口罩的情況下進(jìn)行識別，需要摘下口罩進(jìn)行驗證。

　　與此同時(shí)，亦有不少網(wǎng)友反映，其在火車(chē)站檢票及上班考勤打卡中，有時(shí)戴著(zhù)口罩依然能夠通過(guò)人臉識別，完成驗證。

　　如在上海奉賢區的農村智慧社區管理系統中，即使行人戴著(zhù)口罩，人臉識別系統依然能夠識別該人員。

　　在戴著(zhù)口罩的前提下，為何有的人臉識別系統仍能發(fā)揮效用?有的卻無(wú)法識別?

　　解決這一問(wèn)題，需要先從人臉識別技術(shù)的工作原理展開(kāi)。

　　不少業(yè)內人士表示，當前的人臉識別實(shí)際上是一個(gè)人臉比對、匹配的過(guò)程。無(wú)論是車(chē)站檢票還是辦公室打卡，都是將攝像頭拍攝到的人臉圖片與之前上傳到數據庫的照片進(jìn)行比對。

　　通過(guò)對兩張圖像的眼睛、嘴巴、鼻子、耳朵以及皮膚等多個(gè)臉部特征點(diǎn)進(jìn)行計算，如果相似度大于一個(gè)特定闕值，則會(huì )匹配成功，完成識別。

　　人臉識別工作流程

　　而因為口罩具備的不透光性，攝像頭拍攝到的畫(huà)面無(wú)法捕捉到嘴巴、鼻子等臉部特征，這也導致被遮擋部分無(wú)法進(jìn)行識別。

　　如果原有的算法和數據庫保留的是完整的面部特征，則意味著(zhù)匹配的不成功。而有的人臉識別系統進(jìn)行的只是眼睛、額頭、耳朵等局部特征識別，即使是佩戴口罩，也能進(jìn)行識別。

　　對此，京東數字科技AI實(shí)驗室表示，戴上口罩進(jìn)行人臉識別相當于只允許使用鼻子以上的特征，一般來(lái)說(shuō)準確率會(huì )低于不戴口罩的人臉識別。

　　同時(shí)，人臉識別系統的內部設計有兩種邏輯，如果系統內部有臉部遮擋判斷，戴口罩會(huì )被系統攔截，不會(huì )進(jìn)行人臉識別;如果系統內部沒(méi)有遮擋判斷，戴口罩也能進(jìn)行人臉識別，存在一定概率通過(guò)。

　　即通過(guò)人臉識別算法上的調整與升級，能夠使得系統在識別人員佩戴口罩的情況下，啟動(dòng)戴口罩場(chǎng)景下的人臉識別算法，只對眼睛、耳朵等局部特征進(jìn)行人臉比對，但同時(shí)也會(huì )造成識別精度上的下降。

　　企業(yè)如何攻破戴口罩人臉識別難關(guān)

　　在疫情面前，傳統的人臉識別技術(shù)略顯雞肋與尷尬，但在病毒的高感染性下，非接觸式的人員身份驗證仍是主流應用方向，有著(zhù)廣闊的市場(chǎng)空間。

　　這一短期需求的爆發(fā)也促使商湯科技、漢王科技、小視科技在內的諸多企業(yè)開(kāi)始通過(guò)改進(jìn)算法模型等方式，來(lái)提升企業(yè)產(chǎn)品在全民出行戴口罩背景下的人臉識別準確率。

　　如近期，商湯科技在新推出的AI智慧防疫解決方案中，表示其區域通行模塊可以識別出戴口罩人的身份，在人員戴口罩的情況下，露出50%鼻梁時(shí)通過(guò)率可達85%。

　　而漢王科技在最新推出的亮銀鉆石款動(dòng)態(tài)人臉識別機中，其戴口罩人員的識別率也達到85%。當前該套系統在北京地區用戶(hù)已達20余家，應用設備近200套。

　　小視科技相關(guān)負責人表示，其新開(kāi)發(fā)的防疫智能系統，能夠在有限的小區場(chǎng)景中實(shí)現“口罩+身份”人臉識別，戴口罩人員識別率達90%以上，當前系統也已在南京市江寧區東山街道多個(gè)社區實(shí)現落地。

　　南京部分社區住戶(hù)戴口罩進(jìn)行人臉識別

　　據悉，長(cháng)久以來(lái)，遮擋下的人臉識別是業(yè)界公認的難題，而疫情爆發(fā)的突然性也增加了其識別難度，具體表現在以下三方面：

　　戴上口罩后，因鼻子、嘴巴等五官信息被遮擋，人臉面部可用于辨別的信息會(huì )大幅減少;

　　臉部輪廓等可辨別信息也在物理分布上發(fā)生較大變化，因此按照傳統思路訓練出的人臉識別模型，精度都會(huì )出現大幅下降;

　　戴口罩下的人臉數據本身就非常缺乏，疫情之下也很難短時(shí)間內快速采集數據，或者找采集公司定制用以訓練。

　　為此，在當前無(wú)法進(jìn)行全部人臉信息比對的條件下，大多數企業(yè)均采用眼部特征與整體人臉特征的結合的方式來(lái)從算法上提升戴口罩下的人臉識別準確度。

　　以小視科技的基于口罩的人臉識別算法為例，該算法通過(guò)采用眼部關(guān)鍵點(diǎn)和注意力機制相結合的方法來(lái)增強眼部特征，眼部特征圖與整體人臉特征圖的多級融合，充分挖掘人臉的有效信息，提升模型在口罩遮擋情況下的表現。

　　實(shí)戰落地能力仍有待提升

　　盡管當前戴口罩人臉識別算法已取得明顯進(jìn)步，但當技術(shù)落地到實(shí)際場(chǎng)景應用時(shí)，對企業(yè)仍帶來(lái)不小壓力。

　　據小視科技相關(guān)負責人介紹，其系統在實(shí)際部署中，口罩樣式多樣、口罩遮擋范圍更廣等問(wèn)題都給產(chǎn)品方案的落地帶來(lái)阻礙，需要不斷去調整算法模型、識別闕值及門(mén)禁架設位置，才能保障在小規模社區中的識別效率。

　　但當人口達到一定規模后，比如在幾十萬(wàn)人中，總能找到一些眼睛非常相似的情況，嘴巴及鼻子等局部信息被遮擋后，大規模人群的識別率就會(huì )降低。

　　天生的數據局限性及人臉有效信息的缺失，會(huì )在技術(shù)的實(shí)戰落地中帶來(lái)非常大的挑戰。

　　與傳統人工方式相比，人工智能技術(shù)的加入，為此次疫情的防控提供了有力的保障。但也應當清醒的認識到，此次全民戴口罩倡議下的人臉識別技術(shù)也暴露了其局部識別的不足，仍需要企業(yè)去冷靜完善技術(shù)的實(shí)際落地效果。