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(lái)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,。鼻子以下的面部特征被掩蓋,，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,?？谡謺?huì)使原有的人臉識(shí)別算法模型失效，使機(jī)器無(wú)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(wú)用信息,，通過(guò)訓(xùn)練眼部關(guān)鍵點(diǎn)的模型,，來(lái)提升模型在口罩遮擋下的人臉識(shí)別率。

九聯(lián)科技榮為品牌DSJ-ROWZ1 AI版執(zhí)法記錄儀攻克難關(guān),，解決了戴口罩無(wú)法人臉識(shí)別的難題,，更好為一線防疫的公安、交警,、輔警等工作人員服務(wù),。

而且戴口罩人臉識(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,。