戴了口罩 人臉識別還有用嗎？
人臉識別技術目前已經深入我們的生活方方面面。在公共安全、智能安防、手機密保等多個領域得到應用，日常生活中我們也會接觸到很多。比如通過人臉識別來解鎖手機，通過人臉識別進入某些政務軟件平臺或是銀行APP，大型超市的 “刷臉支付”等等。目前，新冠疫情防控的需要，人人出門都需要戴口罩，那是不是戴上口罩，人臉識別系統就不能工作了？
其實，人臉識別的失敗率還真是要跟使用的設備有關。
人臉識別系統是從面部圖像或視頻幀里取瞳孔中心、眼角、口角、鼻翼等若干位點的尺寸、位置坐標、間距，眼窩、鼻子、下巴的輪廓等信息，有時結合使用皮膚紋理分析與熱成像，形成面部紋理與形狀模式的數據，拿去比對庫存的資料。即使是現在的高分辨率人臉圖像、三維人臉掃描，作為生物識別技術，人臉識別的精度還是低于虹膜識別與指紋識別，其賣點是非接觸性與非侵入性。
大片臉被遮擋導致位點過少時會難以匹配出唯一結果（不過熱成像可以越過眼鏡、帽子、太陽鏡之類），長相過于酷似的人會無法區分（同卵雙胞胎的人臉識別一般都會需要虹膜掃描數據），使用特技化妝用的硅膠頭套可以偽裝成他人，還有特別的化妝方法可以導致識別失敗。手機沒有條件使用高級掃描設備，識別能力較弱，遮擋局部即可造成匹配失敗，而當我們戴上口罩時，大多數手機的人臉識別功能可能會失效。
這是由于當口罩遮擋住人臉大部分區域時，人臉識別系統無法提取到人臉完整的面部特征，只能捕捉到人臉部分信息，如果系統中保存的人臉圖片是不戴口罩的完整人臉，那么兩張圖片之間的差異會很大，這時人臉識別就會失敗。
對于許多大型的人臉識別設備或是終端，為了保證人臉戴上口罩后還能夠被正確識別，人臉識別系統首先要能夠檢測到并定位戴口罩的人臉。一般說來，我們可以通過預先訓練一個戴口罩人臉檢測模型來解決這個問題。比如某品牌的人臉識別系統在訓練人臉檢測神經網絡模型時采用高斯掩模的方法改變網絡特征訓練的權重分配模式，將人臉未被遮擋部分以及人頭部分的比重增加，這樣模型就可以檢測并定位戴口罩的人臉。
檢測定位到人臉后，根據人臉是否佩戴口罩，確定用來做人臉特征比對的不同模板。如果人臉未佩戴口罩，則按常規流程利用標準模板庫進行比對得到識別結果；如果人臉佩戴口罩，則在特征提取過程中使用特征注意力掩模處理，得到口罩遮擋部分之外的人臉信息特征，之后與戴口罩模板庫進行比對，根據比對結果輸出身份驗證結果。
在疫情防控常態化的目前，對于機場、火車站等人群密集區域，讓旅客脫下口罩進行人臉識別是有一定的風險的。所以想要強化對遮蓋面部者的人臉識別能力的話，機場安檢、高鐵安檢等處設置的大型裝置可以用高貫穿力的不可見光、磁場、聲波來越過口罩與面具去進行掃描，包括穿過皮肉去掃描頭骨及牙齒。你也可以要求當事人搭配使用身份證件、虹膜掃描、視網膜掃描、指紋掃描等方法證明其身份，而不是一根筋加強人臉識別。
參考來源：科普中國 搜狐網
