特殊時(shí)期防疫工作要外防輸入，內(nèi)防擴(kuò)散，切斷傳染源，如何利用科技的力量進(jìn)行有效防疫被重點(diǎn)關(guān)注。在正確佩戴口罩的場(chǎng)景下，如何進(jìn)行非接觸式的精準(zhǔn)身份識(shí)別，成為一大難題。
 
針對(duì)疫情防控，的盧深視推出三維口罩遮擋人臉識(shí)別解決方案及產(chǎn)品，識(shí)別準(zhǔn)確度達(dá)97%。值得一提的是，在整個(gè)識(shí)別過(guò)程無(wú)需摘掉口罩，也無(wú)需刻意露出鼻子等關(guān)鍵部位，有效避免了交叉感染等問(wèn)題。
針對(duì)戴口罩場(chǎng)景下通過(guò)人臉識(shí)別進(jìn)行身份核驗(yàn)這一熱點(diǎn)問(wèn)題，的盧深視算法團(tuán)隊(duì)的工程師們進(jìn)行了一場(chǎng)“快問(wèn)快答”式分享，科學(xué)防疫，知識(shí)就是力量。 
如何定義“戴口罩人臉識(shí)別”？
戴口罩人臉識(shí)別是指在正確佩戴口罩的情況下，實(shí)現(xiàn)非接觸式的人的身份核驗(yàn)，即明確“你是誰(shuí)”。
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)。
 
是否需要保障露出多少面部特征？
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。的盧深視的三維口罩遮擋人臉識(shí)別解決方案在正確佩戴口罩的場(chǎng)景下即可成功識(shí)別，只有這樣，才能有效滿足實(shí)戰(zhàn)需求。
 
進(jìn)行戴口罩人臉識(shí)別的技術(shù)原理？
的盧深視基于人臉全局特征及局部特征相結(jié)合的方法，同時(shí)充分利用人臉未遮擋部位的三維幾何信息進(jìn)行三維人臉識(shí)別研究，相對(duì)于普通的二維人臉識(shí)別能夠有效應(yīng)對(duì)戴口罩等遮擋場(chǎng)景的人臉識(shí)別。
 
戴口罩識(shí)別有哪些技術(shù)難點(diǎn)？
· 戴口罩人臉的人臉檢測(cè)和人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)的精度受到口罩遮擋的影響會(huì)降低；
· 由于口罩遮擋，人像信息減少，學(xué)習(xí)到的特征的判別性隨之較少。具體的，二維紋理信息會(huì)由于遮擋而丟失、三維形狀信息會(huì)帶有噪聲；
· 口罩類型比較多且口罩遮擋程度不一，如何更多地利用非遮擋區(qū)域的信息也是一個(gè)影響因素。
 
如何提升戴口罩識(shí)別的準(zhǔn)確率？
簡(jiǎn)單講講通過(guò)模擬生成戴口罩?jǐn)?shù)據(jù)，從而優(yōu)化人臉識(shí)別算法模型這種研究方法。
的盧主要關(guān)注兩個(gè)點(diǎn)，一個(gè)是訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模，通常都是數(shù)十萬(wàn)到百萬(wàn)級(jí)別，在圖像質(zhì)量有保障的前提下，規(guī)模越大，通常優(yōu)化效果越好。
這就帶來(lái)了第二個(gè)關(guān)注點(diǎn)，我們很難在短時(shí)間內(nèi)采集得到數(shù)十萬(wàn)的戴口罩?jǐn)?shù)據(jù)，這個(gè)時(shí)候就要采用模擬的方法，具體而言：
· 二維：通常的做法是，根據(jù)二維圖片上的人臉關(guān)鍵點(diǎn)，將二維的口罩貼圖和二維圖片中的人臉對(duì)齊，然后根據(jù)口罩的mask圖來(lái)完成填加口罩操作。
· 三維：先重建三維人臉模型，再將口罩的三維模板模型與三維人臉模型進(jìn)行非剛性對(duì)齊，從而完成模擬加口罩的操作。
 
的盧深視成立5年落地多個(gè)項(xiàng)目，并幫助某邊疆省份建立了省級(jí)規(guī)模的3D人像數(shù)據(jù)庫(kù)，積累大量實(shí)戰(zhàn)數(shù)據(jù)。由于實(shí)戰(zhàn)數(shù)據(jù)的豐富性，為的盧深視能夠迅速開展更多前沿研究奠定了基礎(chǔ)。
在疫情防控工作的關(guān)鍵時(shí)刻，的盧深視將持續(xù)加大研發(fā)力量投入，以最好的技術(shù)輸出，助力疫情防控工作。

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