佩戴口罩后,人脸识别的准确率还剩多少?

2020-02-25 17:12:58 来源:安防知识网 作者:编辑部
测评中心频道文章B

[摘要] 疫情期间,外出戴口罩是对自己负责,也是对他人负责。可以说,口罩是对我们目前情况下的主要保护。那么,戴了口罩后,仍然能够进行身份核验、体温测量、支付等工作,也将成为算法研究的主要方向之一。人脸识别这个刚刚有点风口就被疫情按下暂停键的领域,或许会在危中发现属于自己的机会。

      在全民抗击新型冠状病毒的斗争中,戴口罩和避免接触是最重要的防护方法。那么, 佩戴口罩后,AI的人脸识别的准确率还剩多少?是否可以进行快速的体温测量、准确的身份核验、甚至人脸支付呢?

      常规的人脸识别AI,在用户戴着口罩时基本会武功尽失。

      目前,针对疫情防范推出的快速体温监测并不需要传统的识别人脸。AI测温的原理是:AI 测温可以理解为 AI+测温,第一步,通过 AI 技术快速定位额头(较为准确的测温位置);第二步,利用热成像摄像机对该额头进行精确测温。依托人工智能技术,实现疑似高热人员的精准锁定,满足了疫情防控需求。

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      旷视科技针对“戴着口罩也能识别人脸”称,“大家可能对人脸识别有些误解,实际上系统做的是戴着口罩的人脸检测(找到视频中的脸部在哪儿)而非识别身份,但是因为疫情期间大家都戴着口罩就没法找到大家的人脸锁定额头,所以我们系统的核心能力是在戴口罩的情况下也能‘更精准地’找到额头进而检测体温。”

      但是,事情在近日有了转折。腾讯优图宣布成功研发出了口罩佩戴识别专用AI,戴着口罩也能人脸识别,官方称,这套AI既能对戴口罩者实现人脸识别,又能发现口罩佩戴错误人员,口罩佩戴识别准确率超过99%。腾讯优图这套算法目前可实时检测戴口罩人脸、精准识别五种不同的口罩佩戴情形,并对未佩戴口罩或错误佩戴口罩的人员及时发现预警。

      除此之外,目前还没有其他公司发布戴口罩可以实现人脸识别的内容。

      戴口罩人脸能否准确识别,本身并不是一个极端的问题。

      按照人工智能的视觉识别,其在人脸识别上主要就是将面部变成若干个点,然后完成与数据库中的人脸在立体层面上的模型上的点阵对应。戴口罩,等于一般的识别标识点就没有了,但面部轮廓中,额头、眼睛以及部分鼻子等最有立体感的部分依然可以被识别。当然,从结果上还是会对识别精准程度带来影响。

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      火车站和机场目前使用的传统人脸识别只有摘了口罩才能进行识别,但摘口罩和按指纹都大大增加了病毒感染风险。为了防止疫情扩散,如何在佩戴口罩的场景下,进行非接触式的精准身份识别,成为一大难题。

      由于嘴部区域和鼻子区域受到了遮挡,对人脸识别带来了很大的挑战。一般而言,口罩遮挡部位越小,人脸识别模型的性能越高。戴口罩人脸识别属于遮挡人脸识别,要求在可接受的误识别率范围内,达到较好的正确识别率。戴口罩人脸识别涉及的算法除了人脸检测、关键点检测和人脸特征提取算法外,还包括口罩(有无)检测或口罩区域检测。识别的情形一般包括:未佩戴口罩、口罩仅遮挡嘴部、口罩仅遮挡下巴、口罩未遮挡面部、正确佩戴口罩等。

      为了实现佩戴口罩的人脸识别功能,还有很多难题需要攻克了。

      首先,需要攻克的就是数据的收集和识别。虽然,目前大家已经了解到可以对抗疫情的口罩需要医用口罩,但医用口罩的类别、等级不同,这就需要建立一个丰富的同一种类不同类型的“口罩数据库”。

      其次,夜晚,逆光等自然条件的不同,口罩更加的不容易区分,人脸识别算法需要有较好的特征提取能力。

      最后,如果是面部有其他遮挡物,那又如何来识别呢?通过海量收集各类场景的的图片,并结合自研的标注系统,快速完成口罩的标注和其他遮挡物的标注,并多次迭代训练模型提高准确率,达到口罩和其他配饰的共同审核。

      另外,其他人脸识别补充手段的应用也是关键。

      除了机场车站需要身份核验外,还有人脸支付、社区出入、公司考勤等场景需要对人员的身份进行验证。不过,对于安全性要求极高的应用场景,比如支付场景,算法会基于口罩遮挡判断结果,引导面部遮挡严重的人员进行其他方式的身份验证。而对于社区人员管理和排查,还可以结合人体识别技术(ReID)进行身份确认。人体识别技术不完全依赖人脸识别,而是结合了着装、体态、发型等特征进行辨认。公司考勤场景下,员工注册比对数据库相对较小,可以通过调低相似度的方式,来提高正确率高达。

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      疫情期间,外出戴口罩是对自己负责,也是对他人负责。可以说,口罩是对我们目前情况下的主要保护。那么,戴了口罩后,仍然能够进行身份核验、体温测量、支付等工作,也将成为算法研究的主要方向之一。人脸识别这个刚刚有点风口就被疫情按下暂停键的领域,或许会在危中发现属于自己的机会。

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[责任编辑:宋笑旭]

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