疫情期間，外出戴口罩是對自己負責，也是對他人負責。可以說，口罩是對我們目前情況下的主要保護。那么，戴了口罩后，仍然能夠進行身份核驗、體溫測量、支付等工作，也將成為算法研究的主要方向之一。人臉識別這個剛剛有點風口就被疫情按下暫停鍵的領域，或許會在危中發現屬于自己的機會。

在全民抗擊新型冠狀病毒的斗爭中，戴口罩和避免接觸是最重要的防護方法。那么，佩戴口罩后，AI的人臉識別的準確率還剩多少？是否可以進行快速的體溫測量、準確的身份核驗、甚至人臉支付呢？

常規的人臉識別AI，在用戶戴著口罩時基本會武功盡失。

目前，針對疫情防范推出的快速體溫監測并不需要傳統的識別人臉。AI測溫的原理是：AI測溫可以理解為AI+測溫，第一步，通過AI技術快速定位額頭（較為準確的測溫位置）；第二步，利用熱成像攝像機對該額頭進行精確測溫。依托人工智能技術，實現疑似高熱人員的精準鎖定，滿足了疫情防控需求。

曠視科技針對“戴著口罩也能識別人臉”稱，“大家可能對人臉識別有些誤解，實際上系統做的是戴著口罩的人臉檢測（找到視頻中的臉部在哪兒）而非識別身份，但是因為疫情期間大家都戴著口罩就沒法找到大家的人臉鎖定額頭，所以我們系統的核心能力是在戴口罩的情況下也能‘更精準地’找到額頭進而檢測體溫。”

但是，事情在近日有了轉折。騰訊優圖宣布成功研發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人臉識別，又能發現口罩佩戴錯誤人員，口罩佩戴識別準確率超過99%。騰訊優圖這套算法目前可實時檢測戴口罩人臉、精準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現預警。

除此之外，目前還沒有其他公司發布戴口罩可以實現人臉識別的內容。

戴口罩人臉能否準確識別，本身并不是一個極端的問題。

按照人工智能的視覺識別，其在人臉識別上主要就是將面部變成若干個點，然后完成與數據庫中的人臉在立體層面上的模型上的點陣對應。戴口罩，等于一般的識別標識點就沒有了，但面部輪廓中，額頭、眼睛以及部分鼻子等最有立體感的部分依然可以被識別。當然，從結果上還是會對識別精準程度帶來影響。

火車站和機場目前使用的傳統人臉識別只有摘了口罩才能進行識別，但摘口罩和按指紋都大大增加了病毒感染風險。為了防止疫情擴散，如何在佩戴口罩的場景下，進行非接觸式的精準身份識別，成為一大難題。

由于嘴部區域和鼻子區域受到了遮擋，對人臉識別帶來了很大的挑戰。一般而言，口罩遮擋部位越小，人臉識別模型的性能越高。戴口罩人臉識別屬于遮擋人臉識別，要求在可接受的誤識別率范圍內，達到較好的正確識別率。戴口罩人臉識別涉及的算法除了人臉檢測、關鍵點檢測和人臉特征提取算法外，還包括口罩（有無）檢測或口罩區域檢測。識別的情形一般包括：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、正確佩戴口罩等。

為了實現佩戴口罩的人臉識別功能，還有很多難題需要攻克了。

首先，需要攻克的就是數據的收集和識別。雖然，目前大家已經了解到可以對抗疫情的口罩需要醫用口罩，但醫用口罩的類別、等級不同，這就需要建立一個豐富的同一種類不同類型的“口罩數據庫”。

其次，夜晚，逆光等自然條件的不同，口罩更加的不容易區分，人臉識別算法需要有較好的特征提取能力。

最后，如果是面部有其他遮擋物，那又如何來識別呢？通過海量收集各類場景的的圖片，并結合自研的標注系統，快速完成口罩的標注和其他遮擋物的標注，并多次迭代訓練模型提高準確率，達到口罩和其他配飾的共同審核。

另外，其他人臉識別補充手段的應用也是關鍵。

除了機場車站需要身份核驗外，還有人臉支付、社區出入、公司考勤等場景需要對人員的身份進行驗證。不過，對于安全性要求極高的應用場景，比如支付場景，算法會基于口罩遮擋判斷結果，引導面部遮擋嚴重的人員進行其他方式的身份驗證。而對于社區人員管理和排查，還可以結合人體識別技術（ReID）進行身份確認。人體識別技術不完全依賴人臉識別，而是結合了著裝、體態、發型等特征進行辨認。公司考勤場景下，員工注冊比對數據庫相對較小，可以通過調低相似度的方式，來提高正確率高達。

疫情期間，外出戴口罩是對自己負責，也是對他人負責。可以說，口罩是對我們目前情況下的主要保護。那么，戴了口罩后，仍然能夠進行身份核驗、體溫測量、支付等工作，也將成為算法研究的主要方向之一。人臉識別這個剛剛有點風口就被疫情按下暫停鍵的領域，或許會在危中發現屬于自己的機會。