受新型冠狀病毒肺炎疫情影響，佩戴口罩成為大眾出行的必選動作，因為這是最有效的防傳染措施。但另一方面，口罩卻給需要人臉識別做支持的場景帶來了諸多不便，如手機(jī)人臉識別解鎖、支付、打卡、車站檢票等場景中，人臉識別無法有效識別，只能無奈摘除口罩，但這則帶來了健康風(fēng)險。

對此，許多科技企業(yè)連夜升級原有算法，升級了人臉識別產(chǎn)品，做到佩戴口罩不影響人臉識別。

雖然目前市場上已有戴口罩人臉識別相關(guān)產(chǎn)品成功商用了，但仍有有業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為：“無論算法如何升級，這類AI產(chǎn)品很難落地及量產(chǎn)，口罩識別技術(shù)根本不可能做到?！?/p>

此前，曠視科技向北京地方銀行申請1億元貸款，將用于開發(fā)戴口罩人群中更加精準(zhǔn)的人臉識別相關(guān)技術(shù)的報道收到了廣大網(wǎng)友的質(zhì)疑，更多的評論則指出，這樣做沒價值，就是個偽需求。

一時之間，“戴口罩人臉識別是不是偽需求”也成了行業(yè)內(nèi)的熱點話題。

戴口罩人臉識別面臨三大技術(shù)難題

眾所周知，目前人臉識別的落地方向大致可以分為兩大類：

消費級場景，譬如手機(jī)解鎖、社區(qū)出入等等；對技術(shù)精度要求更高，涉及到金融支付的手機(jī)解鎖等場景對于AI識別準(zhǔn)確率要求之高讓人咂舌，通常四個九起步。

安防類場景，譬如逃犯抓捕、幼兒尋回等等。更為看中技術(shù)的廣度。以公安抓逃為例，為了逃避天眼追蹤，絕大多數(shù)犯罪嫌疑人在反偵察過程中都會選擇戴帽子或者戴口罩，以遮擋部分面部特征。

業(yè)內(nèi)資深專家表示：“口罩、帽子等遮擋物確實會對AI識別造成精度下降，但還需要考慮遮擋面積，并非完全不能識別。”

在口罩識別的技術(shù)攻克中，主要會遇到的技術(shù)難題有三個：

由于口罩遮擋，人像信息減少，學(xué)習(xí)到的特征的判別性隨之較少。具體的，二維紋理信息會由于遮擋而丟失、三維形狀信息會帶有噪聲；

口罩類型比較多且口罩遮擋程度不一，如何更多地利用非遮擋區(qū)域的信息也是一個影響因素；

戴口罩人臉的人臉檢測和人臉關(guān)鍵點檢測的精度受到口罩遮擋的影響會降低。

多家企業(yè)突破“戴口罩也能人臉識別”

騰訊優(yōu)圖

日前，騰訊優(yōu)圖成功研發(fā)出了口罩佩戴識別專用AI，戴著口罩也能人臉識別，官方稱，這套AI既能對戴口罩者實現(xiàn)人臉識別，又能發(fā)現(xiàn)口罩佩戴錯誤人員，口罩佩戴識別準(zhǔn)確率超過99%。

目前該AI能力正在上線，近期將通過騰訊云神圖向公眾開放。所有為政府部門、醫(yī)療機(jī)構(gòu)等開發(fā)疫情服務(wù)，以及提供遠(yuǎn)程辦公、教學(xué)等服務(wù)的開發(fā)者和服務(wù)商，都可以免費或以一定優(yōu)惠額度享受服務(wù)。

騰訊優(yōu)圖這套算法目前可實時檢測戴口罩人臉、精準(zhǔn)識別五種不同的口罩佩戴情形，并對未佩戴口罩或錯誤佩戴口罩的人員及時發(fā)現(xiàn)預(yù)警。

AI可精細(xì)識別的五種情形包括：未佩戴口罩、口罩僅遮擋嘴部、口罩僅遮擋下巴、口罩未遮擋面部、正確佩戴口罩。

常規(guī)的人臉識別AI，在用戶戴著口罩時基本會武功盡失。而騰訊優(yōu)圖這套新AI，在實現(xiàn)戴口罩人臉和口罩情形檢測的基礎(chǔ)上，把戴口罩人臉識別的準(zhǔn)確率提升到了和常規(guī)人臉識別接近的水平。

這個AI會利用優(yōu)圖人臉質(zhì)量模型，先對人臉進(jìn)行口罩遮擋判斷，然后對遮擋區(qū)域進(jìn)行信息提取。其中，口罩遮擋判斷準(zhǔn)確率目前已達(dá)99.5%以上。

不過，對于安全性要求極高的應(yīng)用場景，比如支付場景，算法會基于口罩遮擋判斷結(jié)果，引導(dǎo)面部遮擋嚴(yán)重的人員進(jìn)行其他方式的身份驗證。

商湯科技

商湯科技在疫情爆發(fā)后也升級了該公司的人臉識別產(chǎn)品。

商湯科技說，新算法可以讀取眼部、嘴部和鼻部周圍240個面部特征關(guān)鍵點。只需使用人臉上沒有遮擋的部分，就能匹配身份。

一般來說，算法納入的關(guān)鍵點越多，識別結(jié)果越精確。但也受別的因素影響。北京清飛科技有限公司一位高管表示，人臉識別系統(tǒng)需要的數(shù)據(jù)未必多多益善，但一定是越準(zhǔn)確越好。

華為

此前，華為在這塊便進(jìn)行了多種嘗試，并申請了一項名為“人臉識別方法、裝置及計算機(jī)可讀介質(zhì)”的影像重構(gòu)技術(shù)專利。

該專利顯示，通過圖像重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)可以將戴配件（眼鏡、口罩、帽子等）的人臉圖像重構(gòu)為未戴配件的人臉圖像。

數(shù)據(jù)來自：智慧芽全球數(shù)據(jù)庫

另外，華為還申請了一項“一種人臉識別方法及系統(tǒng)”的技術(shù)專利。

通過人臉識別方法實現(xiàn)了對人臉上存在遮擋物的人臉圖像進(jìn)行準(zhǔn)確的識別，提高了人臉識別的精確性。

數(shù)據(jù)來自：智慧芽全球數(shù)據(jù)庫

此技術(shù)關(guān)鍵點是建立遮擋人臉圖像庫，具體來說就是在判斷需要識別的人臉圖像上有遮擋物（例如眼鏡、口罩等）時，將遮擋物提取出來并增加到參考數(shù)據(jù)庫中未遮擋的人臉圖像上。

例如在判斷出待識別人臉有佩戴眼鏡時，就提取出眼鏡特征并在原圖像庫的基礎(chǔ)上新建一個戴眼鏡的參考圖像庫，再將需要識別的人臉圖像與該庫中的參考圖像進(jìn)行匹配查找，從而完成識別。

阿里

此前阿里則用“局部特征細(xì)化與整體相似度評估”的方式來提高準(zhǔn)確率，他們通過綜合局部器官圖像匹配技術(shù)完成識別，此時局部器官不僅可以是眼睛圖像、鼻子圖像、嘴巴圖像和耳朵圖像等，還可以是下巴區(qū)域、臉部輪廓、胎記或黑痣圖像等等。

根據(jù)面部多個局部器官的相似度評估指標(biāo)和對應(yīng)的權(quán)重，得到整體相似度評估指標(biāo)，從而獲取更精確的遮擋下的面部識別結(jié)果。

小結(jié)：

綜合以上專利以及落地案例來看，相關(guān)廠商們在此之前就已經(jīng)考慮到了人臉識別遮擋的情況，并做出全方位的技術(shù)突破。

雖然新技術(shù)的突破與應(yīng)用面臨許多不足及弊端，但確實社會發(fā)展的衍生物，全盤否定實不可取的，我們要用辯證的觀點待之。

由此也可以得出結(jié)論：口罩識別等小眾需求在某些場景已是大眾問題，隨著AI使用場景的愈加多元，相關(guān)技術(shù)也定會不斷革新。