![人脸识别技术升级 戴着口罩也能认出你](http://img.yunnanlong.com/230413/13333CI2-0.jpg)
3月6日 , 在中国中铁科学研究院门禁口 , 员工们戴着口罩和安全帽 , 排队陆陆续续“刷脸打卡” 。 他们没有摘下口罩或帽子 , 仅在屏幕前简短停留 , 员工信息及体温状况就出现在了屏幕上 , 工作人员也实现了安全、快速入场 。
在人工智能技术迅猛发展的当下 , 人脸识别已经不是一件新鲜事 。 但新冠肺炎疫情下 , 在建筑工地、学校机关等需要鉴别入场人员身份信息的场所 , 人员在佩戴口罩、安全帽后 , 实现人脸快速识别并同步检测体温 , 成为一项全新的技术成果 。 戴口罩进行人脸识别的技术难点在哪里?现有成果如何提供“一手抓防疫、一手抓生产”的解决方案?未来该技术还有怎样的应用空间?3月6日 , 采访人员采访了相关科研人员 。
全员口罩 身份识别面临新挑战
“滴 , 体温数据正常!”复工后 , 在四川成都青白江区 , 肩负成都地铁隧道管片生产重任的中铁八局桥梁公司的复工人员 , 正在车间门口扫码企业自主研发的“每日疫情统计小程序” , 实现人员疫情防控信息实时跟踪 。 进入复工高峰期以来 , 借助云平台、大数据及物联网系统等 , 施工人员体温门禁系统、渣土车远程管理、人员无线定位、视频监控等诸多“黑科技”正有力促进“一手抓防疫、一手抓生产”的有序推进 。
“疫情发生后 , 复工现场的管理也出现诸多新的技术需求 , 在戴口罩、安全帽的情况下 , 如何实现入场人员准确识别 , 就是复工管理的一个重点方向 。 ”中国中铁科研院技术中心智慧工地联合实验室研发人员赵阳说 , 按照安全生产要求 , 过去施工工地已经使用的“智慧工地平台系统” , 其中一个重要功能就是对进入工地人员进行身份识别 , “但疫情下 , 戴上口罩、安全帽 , 还要测体温 , 成为新技术挑战 。 ”
这项技术难点在哪儿?原来的人脸识别算法 , 是根据面部特征关键点来进行识别的 , 算法纳入的关键点越多 , 识别的结果也就越精确 。 但佩戴口罩后 , 可供识别的“关键点”大幅减少 。 “鼻子以下的面部特征被掩盖 , 面部特征关键点减少 , 机器之前学习的特征判别能力随之降低 。 ”赵阳说 , 口罩会使原有的人脸识别算法模型失效 , 使机器无法识别当前的人 。 同时 , 口罩类型较多且遮挡程度不一 , 也提升了难度 。
“针对人脸识别的新需求 , 如果对已有的智慧工地平台进行大范围硬件更改 , 一方面增加设备、提高成本 , 另一方面改造周期较长 , 难以满足复工复产要求 。 ”赵阳说 , 该研发团队通过加强软件算法、升级系统平台 , 提出了解决方案 。
聚焦眼部 优化注意力算法模型
“人脸识别一般分为两个步骤 , 一是人脸检测 , 二是人脸配对 。 ”赵阳说 , 识别的流程是 , 人脸机先从视频图像中找出人脸 , 然后通过人脸上的眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等面部的特征 , 经过一定算法 , 在人员数据库识别出对应的人 。
采访人员在识别后台管理系统看到 , 系统的“人员管理”一栏 , 已经录入了该单位所有工作人员的姓名、部门、工号、电话等基本信息 , 以及相对应的个人高清照片 。 当戴着口罩的员工进入办公楼刷脸时 , 系统立刻将检测出的人脸配对 , 鉴别出员工身份 , 同时语音报出测量的体温 , 而在硬件方面 , 该设备仅在原有人脸识别的平板电脑上 , 新增了一个测温头 。
戴口罩后如何提高识别通过率?前提就是尽可能地增加面部特征关键点 。 “当面部几乎一半被遮挡后 , 面部特征关键点就主要集中在了眼睛和眉毛两个部位 。 ”赵阳说 。
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