在人工智能技術(shù)迅猛發(fā)展的當(dāng)下，人臉識別應(yīng)用已日趨成熟，但在此次疫情中卻也面臨了全新挑戰(zhàn)——口罩下的人臉該如何完成識別？基于原有的人臉識別算法，佩戴口罩會大大影響人臉識別準(zhǔn)確率，如果為了刷臉脫掉口罩，則又會增加感染風(fēng)險。
針對這一實際需求，為了更好的助力復(fù)工復(fù)產(chǎn)期間的疫情防控，虹軟視覺開放平臺推出了口罩相關(guān)的人臉識別相關(guān)算法，包含“口罩佩戴檢測算法”和“戴口罩時的人臉識別算法”，全力支持合作伙伴和開發(fā)者研發(fā)相關(guān)“抗疫”應(yīng)用落地。
佩戴口罩，為何也能做到99．5％的識別準(zhǔn)確率？
在人臉識別領(lǐng)域中，佩戴口罩屬于大面積人臉遮擋，一直以來都是公認難題，難點主要體現(xiàn)在：
第一，人臉識別算法主要依據(jù)人臉面部特征進行身份判定，佩戴口罩進行識別時，算法無法準(zhǔn)確檢測人臉位置、定位五官關(guān)鍵點，大大降低了識別效果。
第二，人臉識別算法使用的深度學(xué)習(xí)技術(shù)依賴海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，短期內(nèi)難以收集到大量佩戴口罩照片，并進行人工標(biāo)注；
第三，人臉識別算法包含多重模塊，佩戴口罩影響的不僅僅是人臉比對模塊，還會影響到人臉檢測、跟蹤等多個模塊，對整個系統(tǒng)帶來很大的干擾影響。
基于原創(chuàng)技術(shù)積累，虹軟視覺開放平臺針對原有人臉識別算法模型進行了針對性升級，提升人臉可見區(qū)域權(quán)重，在局部特征增強方面設(shè)計了相應(yīng)策略，如加強了對眼睛、眉毛等重點區(qū)域的識別，佩戴口罩下的人臉識別準(zhǔn)確率達99．5％以上。
而在全新推出的“口罩佩戴檢測算法”上，虹軟視覺開放平臺針對口罩種類豐富、佩戴位置多樣等問題，在數(shù)據(jù)增強方面設(shè)計相應(yīng)策略，提升了模型魯棒性。該算法可有效識別是否規(guī)范佩戴口罩，如未佩戴口罩、錯誤佩戴口罩、用手或其他物體遮擋臉部等多種場景。復(fù)產(chǎn)企業(yè)、復(fù)課學(xué)校等可以利用該技術(shù)，及時提醒相關(guān)人員正確佩戴口罩，提升防控效率。
疫情防控正進一步推動人臉識別商用落地
人臉識別技術(shù)憑借無物理接觸、可無感使用等特點，以及全新的佩戴口罩人臉識別算法的推出，在此次疫情防控中，各類人臉識別非接觸應(yīng)用扮演了非常重要的角色。
2月下旬，國務(wù)院應(yīng)對新型冠狀病毒感染肺炎疫情聯(lián)防聯(lián)控機制印發(fā)的《企事業(yè)單位復(fù)工復(fù)產(chǎn)疫情防控措施指南》中提出，各單位應(yīng)暫時停用指紋考勤機，改用其他方式對進出人員進行登記?？梢灶A(yù)見，無論是疫情中還是疫情后，戴口罩人臉識別考勤設(shè)備都將鎖定更大市場空間。
除了辦公考勤外，車站、機場等人員密集的交通樞紐對于戴口罩人臉識別也有極大需求。疫情期間，如果一一除去乘客的口罩來進行人證核驗，難免將乘客長時間暴露于人群聚集的 高風(fēng)險場景中，而且增加工作人員負擔(dān)，導(dǎo)致排查效率低下。有了升級后的戴口罩人臉識別算法，短短幾秒即可完成身份識別、體溫監(jiān)測，大大降低了人員密集場所新冠病毒感染風(fēng)險。
一直以來，虹軟視覺開發(fā)平臺通過免費、離線的ArcFace算法賦能，幫助了大量中小企業(yè)及個人開發(fā)者，在智慧樓宇、智慧旅游、智慧工地、智慧校園、智慧出行、智能機器人等諸多場景中落地了人臉識別商業(yè)化應(yīng)用。本次疫情中，也幫助巖齊智能、一德文化等合作伙伴推出了多款助力疫情防控的人臉識別產(chǎn)品，在不同行業(yè)中發(fā)揮重要作用。
可以發(fā)現(xiàn)，此次疫情讓人臉識別應(yīng)用進一步的加入的大眾生活。疫情過后，生活回到正軌，人臉識別技術(shù)留下的痕跡卻不會被抹除。經(jīng)此一役，人臉識別技術(shù)或?qū)⑷谌肷钆c工作的方方面面，成為社會發(fā)展的基礎(chǔ)技術(shù)之一。
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