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别以为戴口罩就认不出你
http://www.100md.com 2020年4月27日 武汉科技报 2020.04.27
     人脸识别技术升级

    近日,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”。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?

    全员口罩 身份识别面临新挑战

    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。”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,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。

    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。

    “我们从算法模型上突围,采用眼部、眉毛等局部特征与整体人脸特征的融合,并结合注意力机制增强眼部特征,通过训练眼部关键点的模型,来提升模型在口罩遮挡下的人脸识别率。”赵阳说,在人脸遮挡环境下,可通过识别眼部关键点作为一种“注意力模型”,快速扫描全局图像,获得需要重点关注的目标区域眼部,并形成注意力焦点。“而后对眼部这一区域投入更多注意力资源,以获取更多所需要关注目标的细节信息,而抑制其它无用信息。”

    信息增值 挖掘数据背后的价值

    其实在疫情暴发前,面部遮挡障碍的人脸识别技术,已有不同程度应用。如在安防领域,大多数犯罪嫌疑人为了躲避“天眼”等监控设备追踪,往往会戴上帽子或口罩,这时候更精准化的人脸识别便可以帮助更好地破案。为让新的智慧工地平台系统持续适用于更加复杂的场景应用,赵阳团队还将进一步进行技术创新。“下一步计划丰富后台管理功能,增加工地防反光背心检测等其他识别功能,同时开发系统接口,使其可无缝衔接当前的人力资源管理系统等,使人员一次打卡、网络通用。”赵阳说。 (搜狐科技), http://www.100md.com