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(dòng)作,因?yàn)檫@是最有效的防傳染措施。但另一方面,口罩卻給需要人臉識(shí)別做支持的場(chǎng)景帶來(lái)了諸多不便,如手機(jī)人臉識(shí)別解鎖、支付、打卡、車站檢票等場(chǎng)景中,人臉識(shí)別無(wú)法有效識(shí)別,只能無(wú)奈摘除口罩,但這則帶來(lái)了健康風(fēng)險(xiǎn)。
對(duì)此,許多科技企業(yè)連夜升級(jí)原有算法,升級(jí)了人臉識(shí)別產(chǎn)品,做到佩戴口罩不影響人臉識(shí)別。
雖然目前市場(chǎng)上已有戴口罩人臉識(shí)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(wú)論算法如何升級(jí),這類AI產(chǎn)品很難落地及量產(chǎn),口罩識(shí)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(qǐng)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(shí)別相關(guān)技術(shù)的報(bào)道收到了廣大網(wǎng)友的質(zhì)疑,更多的評(píng)論則指出,這樣做沒價(jià)值,就是個(gè)偽需求。
一時(shí)之間,“戴口罩人臉識(shí)別是不是偽需求”也成了行業(yè)內(nèi)的熱點(diǎn)話題。
戴口罩人臉識(shí)別面臨三大技術(shù)難題
眾所周知,目前人臉識(shí)別的落地方向大致可以分為兩大類:
消費(fèi)級(jí)場(chǎng)景,譬如手機(jī)解鎖、社區(qū)出入等等;對(duì)技術(shù)精度要求更高,涉及到金融支付的手機(jī)解鎖等場(chǎng)景對(duì)于AI識(shí)別準(zhǔn)確率要求之高讓人咂舌,通常四個(gè)九起步。
安防類場(chǎng)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(huì)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(shí)會(huì)對(duì)AI識(shí)別造成精度下降,但還需要考慮遮擋面積,并非完全不能識(shí)別?!?/p>
在口罩識(shí)別的技術(shù)攻克中,主要會(huì)遇到的技術(shù)難題有三個(gè):
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(huì)由于遮擋而丟失、三維形狀信息會(huì)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(gè)影響因素;
戴口罩人臉的人臉檢測(cè)和人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)的精度受到口罩遮擋的影響會(huì)降低。
多家企業(yè)突破“戴口罩也能人臉識(shí)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(shí)別專用AI,戴著口罩也能人臉識(shí)別,官方稱,這套AI既能對(duì)戴口罩者實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別,又能發(fā)現(xiàn)口罩佩戴錯(cuò)誤人員,口罩佩戴識(shí)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(fèi)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(shí)時(shí)檢測(cè)戴口罩人臉、精準(zhǔn)識(shí)別五種不同的口罩佩戴情形,并對(duì)未佩戴口罩或錯(cuò)誤佩戴口罩的人員及時(shí)發(fā)現(xiàn)預(yù)警。
AI可精細(xì)識(shí)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(shí)別AI,在用戶戴著口罩時(shí)基本會(huì)武功盡失。而騰訊優(yōu)圖這套新AI,在實(shí)現(xiàn)戴口罩人臉和口罩情形檢測(cè)的基礎(chǔ)上,把戴口罩人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率提升到了和常規(guī)人臉識(shí)別接近的水平。
這個(gè)AI會(huì)利用優(yōu)圖人臉質(zhì)量模型,先對(duì)人臉進(jìn)行口罩遮擋判斷,然后對(duì)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(duì)于安全性要求極高的應(yīng)用場(chǎng)景,比如支付場(chǎng)景,算法會(huì)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(yàn)證。
商湯科技
商湯科技在疫情爆發(fā)后也升級(jí)了該公司的人臉識(shí)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(gè)面部特征關(guān)鍵點(diǎn)。只需使用人臉上沒有遮擋的部分,就能匹配身份。
一般來(lái)說,算法納入的關(guān)鍵點(diǎn)越多,識(shí)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(shí)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(qǐng)了一項(xiàng)名為“人臉識(shí)別方法、裝置及計(jì)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(lái)自:智慧芽全球數(shù)據(jù)庫(kù)
另外,華為還申請(qǐng)了一項(xiàng)“一種人臉識(shí)別方法及系統(tǒng)”的技術(shù)專利。
通過人臉識(shí)別方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)人臉上存在遮擋物的人臉圖像進(jìn)行準(zhǔn)確的識(shí)別,提高了人臉識(shí)別的精確性。
數(shù)據(jù)來(lái)自:智慧芽全球數(shù)據(jù)庫(kù)
此技術(shù)關(guān)鍵點(diǎn)是建立遮擋人臉圖像庫(kù),具體來(lái)說就是在判斷需要識(shí)別的人臉圖像上有遮擋物(例如眼鏡、口罩等)時(shí),將遮擋物提取出來(lái)并增加到參考數(shù)據(jù)庫(kù)中未遮擋的人臉圖像上。
例如在判斷出待識(shí)別人臉有佩戴眼鏡時(shí),就提取出眼鏡特征并在原圖像庫(kù)的基礎(chǔ)上新建一個(gè)戴眼鏡的參考圖像庫(kù),再將需要識(shí)別的人臉圖像與該庫(kù)中的參考圖像進(jìn)行匹配查找,從而完成識(shí)別。
阿里
此前阿里則用“局部特征細(xì)化與整體相似度評(píng)估”的方式來(lái)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(shí)別,此時(shí)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(gè)局部器官的相似度評(píng)估指標(biāo)和對(duì)應(yīng)的權(quán)重,得到整體相似度評(píng)估指標(biāo),從而獲取更精確的遮擋下的面部識(shí)別結(jié)果。
小結(jié):
綜合以上專利以及落地案例來(lái)看,相關(guān)廠商們?cè)诖酥熬鸵呀?jīng)考慮到了人臉識(shí)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(shí)社會(huì)發(fā)展的衍生物,全盤否定實(shí)不可取的,我們要用辯證的觀點(diǎn)待之。
由此也可以得出結(jié)論:口罩識(shí)別等小眾需求在某些場(chǎng)景已是大眾問題,隨著AI使用場(chǎng)景的愈加多元,相關(guān)技術(shù)也定會(huì)不斷革新。
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評(píng)論