在英國(guó)脫歐后，谷歌計(jì)劃讓英國(guó)用戶的賬號(hào)脫離歐盟的隱私監(jiān)管政策，改用美國(guó)司法標(biāo)準(zhǔn)。盡管這樣的修改讓數(shù)千萬(wàn)英國(guó)用戶的個(gè)人信息置于較少保護(hù)之下，但這些信息更容易被英國(guó)執(zhí)法部門獲得。 在所有用戶數(shù)據(jù)中，人臉信息尤其是能與具體身份對(duì)應(yīng)的人臉信息，堪稱是重中之重，人臉識(shí)別系統(tǒng)作為技術(shù)最為成熟、使用范圍最廣、未來(lái)發(fā)展空間最大的研究方向，已經(jīng)從方方面面改變了我們的生活。 不過(guò)最新的疫情卻讓人們?cè)诔鋈牍矆?chǎng)所時(shí)都要戴上口罩，這也讓我們不禁為人臉識(shí)別技術(shù)捏上一把汗，人臉識(shí)別能否識(shí)別出戴口罩的人臉呢?
人臉識(shí)別來(lái)勢(shì)洶洶，已成AI領(lǐng)域C位
人臉識(shí)別技術(shù)最開始被人們所熟知還是在2018年前后，在歌神張學(xué)友的演唱會(huì)上AI至少不下5次幫助公安機(jī)關(guān)抓捕到逃亡多年的嫌犯。讓《她來(lái)聽我的演唱會(huì)》有了新的含義。當(dāng)時(shí)大眾普遍對(duì)AI還缺乏了解，據(jù)稱當(dāng)時(shí)犯人在被捕時(shí)都一臉茫然，沒(méi)想到人臉識(shí)別技術(shù)能在若干年后準(zhǔn)確找到他們。這也讓人們驚呼原來(lái)人臉識(shí)別準(zhǔn)確率真的這么高啊。 因?yàn)槿四樧R(shí)別技術(shù)在人員身份認(rèn)證上所體現(xiàn)出來(lái)的便捷性及帶來(lái)的效率提升，相關(guān)人臉識(shí)別產(chǎn)品、解決方案層出不窮。人臉識(shí)別被廣泛應(yīng)用于機(jī)場(chǎng)、火車站、社區(qū)、園區(qū)等諸多場(chǎng)景的身份識(shí)別、考勤打卡及金融支付應(yīng)用當(dāng)中。 這也直接開啟了一個(gè)方便快捷的時(shí)代，用戶不需要輸入密碼，甚至連手指都不需要?jiǎng)右幌戮湍芡瓿上嚓P(guān)的身份認(rèn)證，其來(lái)勢(shì)洶洶的氣勢(shì)讓很多大型機(jī)構(gòu)也不得不放下身段，躬身入局，向科技公司請(qǐng)求技術(shù)支持，把人臉識(shí)別加入自身安全認(rèn)證體系當(dāng)中。 由于人性永遠(yuǎn)是追求簡(jiǎn)單快捷的，短短幾年時(shí)間，人臉識(shí)別的安全認(rèn)證手段就已經(jīng)完全取代了密碼的方式成為了主流的技術(shù)方案，潮流的趨勢(shì)并不可逆。 自2017年iPhone x啟用人臉識(shí)別以來(lái)，F(xiàn)ace ID一直是蘋果公司引以為傲的一大黑科技，可以瞬間通過(guò)3萬(wàn)個(gè)特征點(diǎn)來(lái)感知用戶面部特征。 但在口罩面前，F(xiàn)ace ID也無(wú)能為力，很多中國(guó)的iPhone用戶表示現(xiàn)在非常痛苦，無(wú)論是刷臉付款還是解鎖手機(jī)都非常麻煩，每次都只能輸入密碼或者拉開口罩解鎖。 從目前用戶強(qiáng)烈的吐槽就能看出，如果因?yàn)橐咔榫妥屓藗冎鼗劓I盤密碼解鎖和密碼輸入等安全手段并不現(xiàn)實(shí)。
疫情對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)的影響
工信部在2月18日發(fā)布《關(guān)于運(yùn)用新一代信息技術(shù)支撐服務(wù)疫情防控和復(fù)工復(fù)產(chǎn)工作的通知》中就提出部署運(yùn)用新一代信息技術(shù)支撐服務(wù)疫情防控和復(fù)工復(fù)產(chǎn)工作，特別提到支持運(yùn)用人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)，用于疫情監(jiān)測(cè)分析、人員流動(dòng)和社區(qū)管理等，對(duì)疫情開展科學(xué)精準(zhǔn)防控。 在疫情來(lái)臨的情況下，人臉識(shí)別這種非接觸式的身份識(shí)別方式還是非常有應(yīng)用前景的。但筆者發(fā)現(xiàn)在機(jī)場(chǎng)、火車站、社區(qū)園區(qū)等人員密集的公共場(chǎng)所，戴上口罩無(wú)法進(jìn)行人臉驗(yàn)證，摘下口罩進(jìn)行驗(yàn)證又面臨交叉感染風(fēng)險(xiǎn)。 為保證效率在大客流的情況下，85%的識(shí)別率只能是一個(gè)及格線，如果高于這個(gè)數(shù)值，那么實(shí)名認(rèn)證的成本和難度大大增加。
識(shí)別技術(shù)帶口罩的臉難在哪里
因?yàn)榭谡志邆洳煌腹庑裕瑪z像頭拍攝到的畫面無(wú)法捕捉到嘴巴、鼻子等臉部特征，這也導(dǎo)致被遮擋部分無(wú)法進(jìn)行識(shí)別。 之前的人臉識(shí)別模型一般都要使用完整的面部特征，否則都會(huì)出現(xiàn)匹配不成功的問(wèn)題。因?yàn)榕宕骺谡謱o(wú)法采集至少一半以上的特征點(diǎn)，導(dǎo)致最終準(zhǔn)確率大為下降。 我們也可以利用殘缺的信息恢復(fù)完圖像的完整度，這一直是對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GAN)的領(lǐng)域。在這一領(lǐng)域中最常見的模型是PIX2PIX，其目的是采集圖像的輪廓，還原回真實(shí)圖像。 目前讀者可以到https://affinelayer.com/pixsrv/這個(gè)網(wǎng)站來(lái)親自嘗試如何從一個(gè)簡(jiǎn)筆畫出的輪廓轉(zhuǎn)換成真實(shí)的圖像。
后來(lái)，英偉達(dá)又提出了PIX2PIXHD模型，PIX2PIXHD把之前由PIX2PIX生成的圖像分辨率提高了很多。可以說(shuō)對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是識(shí)別被遮擋人臉的理論基礎(chǔ)。 而針對(duì)被遮擋的人臉識(shí)別方案，目前比較優(yōu)秀的開源模型也是由英偉達(dá)提出的Partialconv模型(https://github.com/NVIDIA/partialconv)。如果說(shuō)PIX2PIXHD模型是PIX2PIX的2.0版本，那么其實(shí)是PIX2PIX的3.0版本，即使圖像丟失了大面積的像素，也能通過(guò)Partialconv模型將損失進(jìn)行修復(fù)。之前紅遍網(wǎng)絡(luò)的一鍵去“馬賽克“技術(shù)，其實(shí)背后都是Partialconv，其效果圖如下：
但是GAN技術(shù)也有一定的問(wèn)題，也就是其還原的精度其實(shí)有限，平均只有85%左右，很難做到更高的準(zhǔn)確度。而且考慮到有的高級(jí)別防護(hù)口罩繃帶較緊，佩帶后會(huì)對(duì)于眼部有扭曲作用，這樣會(huì)進(jìn)一步加大人臉信息恢復(fù)的難度。 有時(shí)我們會(huì)看到不少上班考勤打卡系統(tǒng)和小區(qū)門禁系統(tǒng)中，戴著口罩依然能夠通過(guò)人臉識(shí)別完成驗(yàn)證，這是因?yàn)闃颖究偭坑邢蓿绻麊挝蝗藬?shù)只在幾千人的范圍內(nèi)，從中確定一個(gè)人的身份，這并不需要太高的還原度，只需近似既可。但是在火車、公交及地鐵等公共交通場(chǎng)合下，GAN技術(shù)的識(shí)別成功率就很難符合要求了。
疫情為人臉識(shí)別帶來(lái)的最新進(jìn)展
判斷是否戴對(duì)口罩的模型：在疫情持續(xù)的當(dāng)下，正確佩帶口罩外出是必要的防護(hù)措施，但是人工檢查的手段效率太低，因此百度工程師在EasyDL平臺(tái)上開發(fā)了口罩識(shí)別模型：AI 口罩督查官，提供靈活可靠，且支持快速布署的AI模型。 在公共場(chǎng)所使用場(chǎng)景中，可以無(wú)接觸、快速精準(zhǔn)地識(shí)別出實(shí)時(shí)畫面中未戴口罩或者佩戴不正確的人。 戴口罩人臉身份識(shí)別模型：近期商湯科技推出了AI智慧防疫解決方案，宣稱其區(qū)域通行模塊可以識(shí)別出戴口罩人臉的身份，在人員戴口罩的情況下，只要露出50%鼻梁，通過(guò)率可達(dá)85%。 而漢王科技在最新推出的亮銀鉆石款動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別機(jī)中，其戴口罩人員的識(shí)別率也達(dá)到85%。 當(dāng)前該套系統(tǒng)在北京地區(qū)用戶已達(dá)20余家，應(yīng)用設(shè)備近200套。據(jù)說(shuō)阿里、和華為識(shí)別率更高的模型也正在研發(fā)當(dāng)中。 由于我們之前單純依賴人臉信息來(lái)識(shí)別身份，相信如果新冠真的會(huì)長(zhǎng)久與人類共存的話，那么人們很可能是摘不下來(lái)口罩了，人臉加聲紋的雙重識(shí)別方式很有可能會(huì)大行其道。筆者看到已經(jīng)有不少機(jī)構(gòu)在關(guān)注這個(gè)方向了。 “沒(méi)有一個(gè)冬天不可逾越，沒(méi)有一個(gè)春天不會(huì)來(lái)臨。“讓我們做最壞的準(zhǔn)備，做最好的祈禱，愿早日春回大地，陰霾散盡。
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