研發人員戴口罩進行人臉識別檢測。受訪者供圖

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。“該方法對訓練數據的規模有要求，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。”鄧偉洪說，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。“常規的軟件包/工具包基本能滿足現實應用，并且省去了開發時間。”楊正軍說。

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。

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