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      戴上口罩也能“刷臉”

      時間:2020-03-12 17:26:00作者:新聞來源:中國科學報

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      研發人員戴口罩進行人臉識別檢測

        擔心新冠肺炎病毒感染,不敢摘口罩?現在,戴著口罩也能“刷臉”。近日,全國不少工廠、企業、社區出現這樣的場景,用戶戴著口罩刷臉打卡,短短幾秒就完成了身份識別、體溫檢測,大大降低了人員密集場所感染新冠病毒的風險。

        為保障全國復工復產,以百度、商湯科技、云從科技等為代表的企業開發出諸多戴口罩人臉識別產品。這些產品近日已陸續投入使用。

        實際上,2月下旬,國務院應對新型冠狀病毒感染肺炎疫情聯防聯控機制印發的《企事業單位復工復產疫情防控措施指南》就提出,各單位應暫時停用指紋考勤機,改用其他方式對進出人員進行登記。未來,戴口罩人臉識別有望進一步擴大應用。

        老技術玩出新花樣

        人臉識別技術包括圖像采集、人臉定位、身份確認等多種學科。早在20世紀60年代,科學家就開始了對人臉識別技術的研究。他們發現,人類的面部信息,如眼角點位與鼻翼點位的距離比值是固定不變的,利用這一規律可以確定每個人的身份。目前,人臉識別技術成熟度較高,識別準確率和速度高于肉眼。

        中國信息通信研究院泰爾終端實驗室副主任楊正軍表示,以前的人臉識別主要是針對全臉進行掃描。疫情暴發后,研發人員考慮到居民戴口罩的情況,加強了對眼睛、眉毛等重點區域的識別。

        疫情期間應運而生的戴口罩人臉識別能否仍保持高精度?北京郵電大學模式識別實驗室教授鄧偉洪坦言,戴口罩人臉識別技術其實是一項“老”技術。此前,研究人員在解決軍事問題時就曾長期研究過該技術,并發展出諸多成熟應用。因此,該技術的穩定性和準確率是有一定基礎的。

        以往的技術基礎并沒有完全打消人們對戴口罩人臉識別“先天不足”的顧慮。相較于以往,口罩遮擋住面部,這使得人臉識別系統收集到的面部信息大量減少。鄧偉洪表示,人臉識別的關鍵信息集中于眉毛和眼睛,只要模型訓練得當,戴口罩人臉識別的準確率并不會大幅下降。

        此次疫情讓這項小眾應用走入大眾生活。隨著該技術的普及,其應用場景將向個人消費、交通領域、教育行業等方面延伸。

        技術實現方式不盡相同

        盡管戴口罩人臉識別產品五花八門,但這些產品大多基于人工智能(AI)神經網絡卷積技術。各研發機構在此基礎上進行了一些調整。以三維人臉識別技術為例,該技術利用人臉未遮擋部位的三維幾何信息進行三維人臉識別研究,通過增加有限區域的面部信息采集數量,構建精細的用戶面部立體結構信息,從而實現面部識別。

        為了提高識別準確率,局部特征與人臉全局特征相結合的方法也備受青睞!霸摲椒▽τ柧殧祿囊幠S幸,通常要求數十萬到百萬級別的樣本量,投入巨大,往往只有資金雄厚的開發者才能實現!编噦ズ檎f,不可否認的是,在圖像質量有保障的前提下,訓練數據規模越大,識別準確率越高。

        此外,為了盡可能獲得個體信息,一些人臉識別技術還采集著裝、體態、發型等人體信息,以提高識別準確率。還有一些技術另辟蹊徑,通過圖像重構網絡,將佩戴物件如眼鏡、口罩、帽子等的人臉圖像重構為未佩戴物件的人臉圖像,進而通過比對實現人臉識別。

        鄧偉洪表示,有些實現方式可能“看起來很美”,但實現難度非常大,識別穩定性也難以保持,使得技術走向應用步履維艱。不過,從研究角度看,這種“百花齊放”更有益于學科發展。

        按需打造個性化應用

        戴口罩人臉識別技術的應用并不難。楊正軍介紹稱,目前,大多數人臉識別App和硬件設備直接采購上述研發公司提供的戴口罩人臉識別的軟件包/工具包,經過調試后就能使用!俺R幍能浖/工具包基本能滿足現實應用,并且省去了開發時間!睏钫娬f。

        為了賦予應用方更多自主性,目前部分研發企業也開放了軟件包/工具包,應用方可在短時間內獲取到口罩識別佩戴模型。

        日前,百度通過飛槳PaddleHub對外開源了口罩人臉檢測及分類模型。該模型可以有效檢測密集人流區域中的所有人臉,并判斷其是否佩戴口罩。中國石油集團下屬信息技術公司中油瑞飛上線的一款AI口罩檢測應用就基于該開源模型。據了解,該應用可對工作區域內未佩戴口罩的人員進行識別并語音報警,識別準確率達96.5%以上。

        百度該項目一位研發工程師告訴《中國科學報》,與常規用戶不同,中油瑞飛使用內部局域網辦公,因此研發人員按需定制,將飛槳主框架、預訓練模型管理及遷移學習工具PaddleHub等模塊以鏡像形式打包后部署到中油瑞飛局域網中,解決了視頻數據的處理、模型測試優化等問題。

        云從科技將戴口罩人臉識別技術集成在其開發的AI智慧防疫檢測系統之中。云從科技創新產品負責人何紅路向《中國科學報》介紹稱,結合視頻智能分析、熱成像AI測溫、疫情數據挖掘分析等技術手段,該AI智慧防疫檢測系統具備體溫異常人員篩選、佩戴口罩人臉識別、人員未佩戴口罩識別預警、體溫異常人員軌跡還原、佩戴口罩路人庫檢索、數據導出等功能。各類技術的綜合應用使得疫情管控的“事中防控、事后溯源”得以實現。

        值得一提的是,戴口罩人臉識別系統并非只能用于疫情期間。鄧偉洪介紹,疫情之后,相關應用系統可調試成常規的人臉識別模式,最大限度降低應用方的投入成本。此外,在公安抓逃(犯罪嫌疑人的反偵察手段常遮擋面部)等安防場景中,面部遮擋的人臉識別技術也有很大施展空間。

      [責任編輯:高航]
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