疫情期間，外出戴口罩是對(duì)自己負(fù)責(zé)，也是對(duì)他人負(fù)責(zé)?？梢哉f(shuō)，口罩是對(duì)我們目前情況下的主要保護(hù)。那么，戴了口罩后，仍然能夠進(jìn)行身份核驗(yàn)、體溫測(cè)量、支付等工作，也將成為算法研究的主要方向之一。人臉識(shí)別這個(gè)剛剛有點(diǎn)風(fēng)口就被疫情按下暫停鍵的領(lǐng)域，或許會(huì)在危中發(fā)現(xiàn)屬于自己的機(jī)會(huì)。

在全民抗擊新型冠狀病毒的斗爭(zhēng)中，戴口罩和避免接觸是最重要的防護(hù)方法。那么，佩戴口罩后，AI的人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率還剩多少？是否可以進(jìn)行快速的體溫測(cè)量、準(zhǔn)確的身份核驗(yàn)、甚至人臉支付呢？

常規(guī)的人臉識(shí)別AI，在用戶戴著口罩時(shí)基本會(huì)武功盡失。

目前，針對(duì)疫情防范推出的快速體溫監(jiān)測(cè)并不需要傳統(tǒng)的識(shí)別人臉。AI測(cè)溫的原理是：AI測(cè)溫可以理解為AI+測(cè)溫，第一步，通過(guò)AI技術(shù)快速定位額頭（較為準(zhǔn)確的測(cè)溫位置）；第二步，利用熱成像攝像機(jī)對(duì)該額頭進(jìn)行精確測(cè)溫。依托人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)疑似高熱人員的精準(zhǔn)鎖定，滿足了疫情防控需求。

曠視科技針對(duì)“戴著口罩也能識(shí)別人臉”稱，“大家可能對(duì)人臉識(shí)別有些誤解，實(shí)際上系統(tǒng)做的是戴著口罩的人臉檢測(cè)（找到視頻中的臉部在哪兒）而非識(shí)別身份，但是因?yàn)橐咔槠陂g大家都戴著口罩就沒法找到大家的人臉鎖定額頭，所以我們系統(tǒng)的核心能力是在戴口罩的情況下也能‘更精準(zhǔn)地’找到額頭進(jìn)而檢測(cè)體溫?！?/p>

但是，事情在近日有了轉(zhuǎn)折。騰訊優(yōu)圖宣布成功研發(fā)出了口罩佩戴識(shí)別專用AI，戴著口罩也能人臉識(shí)別，官方稱，這套AI既能對(duì)戴口罩者實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別，又能發(fā)現(xiàn)口罩佩戴錯(cuò)誤人員，口罩佩戴識(shí)別準(zhǔn)確率超過(guò)99%。騰訊優(yōu)圖這套算法目前可實(shí)時(shí)檢測(cè)戴口罩人臉、精準(zhǔn)識(shí)別五種不同的口罩佩戴情形，并對(duì)未佩戴口罩或錯(cuò)誤佩戴口罩的人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)預(yù)警。

除此之外，目前還沒有其他公司發(fā)布戴口罩可以實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別的內(nèi)容。

戴口罩人臉能否準(zhǔn)確識(shí)別，本身并不是一個(gè)極端的問(wèn)題。

按照人工智能的視覺識(shí)別，其在人臉識(shí)別上主要就是將面部變成若干個(gè)點(diǎn)，然后完成與數(shù)據(jù)庫(kù)中的人臉在立體層面上的模型上的點(diǎn)陣對(duì)應(yīng)。戴口罩，等于一般的識(shí)別標(biāo)識(shí)點(diǎn)就沒有了，但面部輪廓中，額頭、眼睛以及部分鼻子等最有立體感的部分依然可以被識(shí)別。當(dāng)然，從結(jié)果上還是會(huì)對(duì)識(shí)別精準(zhǔn)程度帶來(lái)影響。

火車站和機(jī)場(chǎng)目前使用的傳統(tǒng)人臉識(shí)別只有摘了口罩才能進(jìn)行識(shí)別，但摘口罩和按指紋都大大增加了病毒感染風(fēng)險(xiǎn)。為了防止疫情擴(kuò)散，如何在佩戴口罩的場(chǎng)景下，進(jìn)行非接觸式的精準(zhǔn)身份識(shí)別，成為一大難題。

由于嘴部區(qū)域和鼻子區(qū)域受到了遮擋，對(duì)人臉識(shí)別帶來(lái)了很大的挑戰(zhàn)。一般而言，口罩遮擋部位越小，人臉識(shí)別模型的性能越高。戴口罩人臉識(shí)別屬于遮擋人臉識(shí)別，要求在可接受的誤識(shí)別率范圍內(nèi)，達(dá)到較好的正確識(shí)別率。戴口罩人臉識(shí)別涉及的算法除了人臉檢測(cè)、關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)和人臉特征提取算法外，還包括口罩（有無(wú)）檢測(cè)或口罩區(qū)域檢測(cè)。識(shí)別的情形一般包括：未佩戴口罩、口罩僅遮擋嘴部、口罩僅遮擋下巴、口罩未遮擋面部、正確佩戴口罩等。

為了實(shí)現(xiàn)佩戴口罩的人臉識(shí)別功能，還有很多難題需要攻克了。

首先，需要攻克的就是數(shù)據(jù)的收集和識(shí)別。雖然，目前大家已經(jīng)了解到可以對(duì)抗疫情的口罩需要醫(yī)用口罩，但醫(yī)用口罩的類別、等級(jí)不同，這就需要建立一個(gè)豐富的同一種類不同類型的“口罩?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)”。

其次，夜晚，逆光等自然條件的不同，口罩更加的不容易區(qū)分，人臉識(shí)別算法需要有較好的特征提取能力。

最后，如果是面部有其他遮擋物，那又如何來(lái)識(shí)別呢？通過(guò)海量收集各類場(chǎng)景的的圖片，并結(jié)合自研的標(biāo)注系統(tǒng)，快速完成口罩的標(biāo)注和其他遮擋物的標(biāo)注，并多次迭代訓(xùn)練模型提高準(zhǔn)確率，達(dá)到口罩和其他配飾的共同審核。

另外，其他人臉識(shí)別補(bǔ)充手段的應(yīng)用也是關(guān)鍵。

除了機(jī)場(chǎng)車站需要身份核驗(yàn)外，還有人臉支付、社區(qū)出入、公司考勤等場(chǎng)景需要對(duì)人員的身份進(jìn)行驗(yàn)證。不過(guò)，對(duì)于安全性要求極高的應(yīng)用場(chǎng)景，比如支付場(chǎng)景，算法會(huì)基于口罩遮擋判斷結(jié)果，引導(dǎo)面部遮擋嚴(yán)重的人員進(jìn)行其他方式的身份驗(yàn)證。而對(duì)于社區(qū)人員管理和排查，還可以結(jié)合人體識(shí)別技術(shù)（ReID）進(jìn)行身份確認(rèn)。人體識(shí)別技術(shù)不完全依賴人臉識(shí)別，而是結(jié)合了著裝、體態(tài)、發(fā)型等特征進(jìn)行辨認(rèn)。公司考勤場(chǎng)景下，員工注冊(cè)比對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)相對(duì)較小，可以通過(guò)調(diào)低相似度的方式，來(lái)提高正確率高達(dá)。

疫情期間，外出戴口罩是對(duì)自己負(fù)責(zé)，也是對(duì)他人負(fù)責(zé)?？梢哉f(shuō)，口罩是對(duì)我們目前情況下的主要保護(hù)。那么，戴了口罩后，仍然能夠進(jìn)行身份核驗(yàn)、體溫測(cè)量、支付等工作，也將成為算法研究的主要方向之一。人臉識(shí)別這個(gè)剛剛有點(diǎn)風(fēng)口就被疫情按下暫停鍵的領(lǐng)域，或許會(huì)在危中發(fā)現(xiàn)屬于自己的機(jī)會(huì)。