研發(fā)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(xiàn)在，戴著口罩也能“刷臉”。近日，全國不少工廠、企業(yè)、社區(qū)出現(xiàn)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(chǎn)，以百度、商湯科技、云從科技等為代表的企業(yè)開發(fā)出諸多戴口罩人臉識別產(chǎn)品。這些產(chǎn)品近日已陸續(xù)投入使用。
實際上，2月下旬，國務(wù)院應(yīng)對新型冠狀病毒感染肺炎疫情聯(lián)防聯(lián)控機制印發(fā)的《企事業(yè)單位復工復產(chǎn)疫情防控措施指南》就提出，各單位應(yīng)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(yīng)用。
老技術(shù)玩出新花樣
人臉識別技術(shù)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(shù)的研究。他們發(fā)現(xiàn)，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(guī)律可以確定每個人的身份。目前，人臉識別技術(shù)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(fā)后，研發(fā)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(qū)域的識別。
疫情期間應(yīng)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(shù)其實是一項“老”技術(shù)。此前，研究人員在解決軍事問題時就曾長期研究過該技術(shù)，并發(fā)展出諸多成熟應(yīng)用。因此，該技術(shù)的穩(wěn)定性和準確率是有一定基礎(chǔ)的。
以往的技術(shù)基礎(chǔ)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(tǒng)收集到的面部信息大量減少。鄧偉洪表示，人臉識別的關(guān)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(yīng)用走入大眾生活。隨著該技術(shù)的普及，其應(yīng)用場景將向個人消費、交通領(lǐng)域、教育行業(yè)等方面延伸。
技術(shù)實現(xiàn)方式不盡相同
盡管戴口罩人臉識別產(chǎn)品五花八門，但這些產(chǎn)品大多基于人工智能(AI)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積技術(shù)。各研發(fā)機構(gòu)在此基礎(chǔ)上進行了一些調(diào)整。以三維人臉識別技術(shù)為例，該技術(shù)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(qū)域的面部信息采集數(shù)量，構(gòu)建精細的用戶面部立體結(jié)構(gòu)信息，從而實現(xiàn)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(jié)合的方法也備受青睞。“該方法對訓練數(shù)據(jù)的規(guī)模有要求，通常要求數(shù)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(fā)者才能實現(xiàn)。”鄧偉洪說，不可否認的是，在圖像質(zhì)量有保障的前提下，訓練數(shù)據(jù)規(guī)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(shù)還采集著裝、體態(tài)、發(fā)型等人體信息，以提高識別準確率。還有一些技術(shù)另辟蹊徑，通過圖像重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，將佩戴物件如眼鏡、口罩、帽子等的人臉圖像重構(gòu)為未佩戴物件的人臉圖像，進而通過比對實現(xiàn)人臉識別。
鄧偉洪表示，有些實現(xiàn)方式可能“看起來很美”，但實現(xiàn)難度非常大，識別穩(wěn)定性也難以保持，使得技術(shù)走向應(yīng)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(fā)展。
按需打造個性化應(yīng)用
戴口罩人臉識別技術(shù)的應(yīng)用并不難。楊正軍介紹稱，目前，大多數(shù)人臉識別App和硬件設(shè)備直接采購上述研發(fā)公司提供的戴口罩人臉識別的軟件包/工具包，經(jīng)過調(diào)試后就能使用。“常規(guī)的軟件包/工具包基本能滿足現(xiàn)實應(yīng)用，并且省去了開發(fā)時間。”楊正軍說。
為了賦予應(yīng)用方更多自主性，目前部分研發(fā)企業(yè)也開放了軟件包/工具包，應(yīng)用方可在短時間內(nèi)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(qū)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(shù)公司中油瑞飛上線的一款AI口罩檢測應(yīng)用就基于該開源模型。據(jù)了解，該應(yīng)用可對工作區(qū)域內(nèi)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(fā)工程師告訴《中國科學報》，與常規(guī)用戶不同，中油瑞飛使用內(nèi)部局域網(wǎng)辦公，因此研發(fā)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(wǎng)中，解決了視頻數(shù)據(jù)的處理、模型測試優(yōu)化等問題。
云從科技將戴口罩人臉識別技術(shù)集成在其開發(fā)的AI智慧防疫檢測系統(tǒng)之中。云從科技創(chuàng)新產(chǎn)品負責人何紅路向《中國科學報》介紹稱，結(jié)合視頻智能分析、熱成像AI測溫、疫情數(shù)據(jù)挖掘分析等技術(shù)手段，該AI智慧防疫檢測系統(tǒng)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(shù)據(jù)導出等功能。各類技術(shù)的綜合應(yīng)用使得疫情管控的“事中防控、事后溯源”得以實現(xiàn)。
值得一提的是，戴口罩人臉識別系統(tǒng)并非只能用于疫情期間。鄧偉洪介紹，疫情之后，相關(guān)應(yīng)用系統(tǒng)可調(diào)試成常規(guī)的人臉識別模式，最大限度降低應(yīng)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(shù)也有很大施展空間。
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