戴口罩也能人脸识别

 
 
戴口罩也能人脸识别  
 

担心新冠肺炎病毒感染，不敢摘口罩？现在，戴着口罩也能“刷脸”。近日，全国不少工厂、企业、社区出现这样的场景，用户戴着口罩刷脸打卡，短短几秒就完成了身份识别、体温监测，大大降低了人员密集场所新冠病毒感染风险。

为保障全国复工复产，以BAT、商汤科技、云从科技等为代表企业开发出诸多戴口罩人脸识别产品，近日这些产品陆续投入使用。

其实，2月下旬，国务院应对新型冠状病毒感染肺炎疫情联防联控机制印发的《企事业单位复工复产疫情防控措施指南》就提出，各单位应暂时停用指纹考勤机，改用其他方式对进出人员进行登记。未来，戴口罩人脸识别有望进一步扩大应用。

老技术“玩”出新花样

人脸识别技术包括图像采集、人脸定位、身份确认等多种学科，早在20世纪60年代，科学家就开始了对人脸识别技术的研究。研究人员发现，人类的面部信息，如眼角点位与鼻翼点位的距离比值是固定不变的，利用这一规律可以确定每个人的身份。目前，人脸识别技术成熟度较高，识别准确率和速度高于肉眼。

中国信通院云大所人工智能部工程师刘硕表示，以前的人脸识别主要是针对全脸进行扫描，疫情暴发后，研发人员考虑到居民戴口罩的情况，加强了对眼睛、眉毛等重点区域的识别。

疫情期间应运而生的戴口罩人脸识别能否仍保持高精度？北京邮电大学模式识别实验室教授邓伟洪坦言，戴口罩、墨镜等遮挡条件下的人脸识别其实是一项“老”技术，此前研究人员在解决军事刑侦和视频监控问题时就曾长期研究过该技术，并发展出诸多成熟应用。因此，该技术的稳定性和准确率是有一定基础的。以往的技术基础并没有完全打消人们对戴口罩人脸识别“先天不足”的顾虑。相较于以往，口罩遮挡住面部，这使得人脸识别系统收集到的面部信息大量减少。邓伟洪表示，人脸识别的关键信息集中于眉毛和眼睛，只要模型训练得当，戴口罩人脸识别的准确率并不会大幅下降。

此次疫情让这项小众应用走入大众生活，随着该技术的普及，其应用场景将向个人消费、交通领域、教育行业等方面延伸。

技术实现方式不尽相同

尽管戴口罩人脸识别产品五花八门，但这些产品的算法大多基于卷积神经网络技术，各研发机构在此基础上进行了一些调整。

川大智胜产品总监吕学斌告诉《中国科学报》，在后续的调整中，很多研发机构基于二维图像进行训练。用户的二维图像易得，近年来也暴露出一些安全问题。

为了提高识别准确率，局部特征与人脸全局特征相结合的方法也备受青睐。“该方法对训练数据规模有要求，通常要求数十万到百万级别的样本量，投入巨大，往往只有资金雄厚的开发者才能实现。”邓伟洪说，不可否认的是，在图像质量有保障的前提下，训练数据规模越大，识别准确率往往越高。

此外，为了尽可能获得个体信息，一些人脸识别技术还采集着装、体态、发型等人体信息，以提高识别准确率。还有一些技术另辟蹊径，通过图像重构网络将配戴物件如眼镜、口罩、帽子等的人脸图像重构为未戴配件的人脸图像，进而通过比对实现人脸识别。

邓伟洪表示，有些实现方式可能“看起来很美”，但实现难度非常大，识别稳定性也难以保持，使得技术走向应用步履维艰。不过从研究角度看，这种“百花齐放”更有益于学科发展。