隨著人工智能技術在防疫抗疫工作中的得力表現，非接觸類應用場景成為AI落地新的增長引擎。得益于此，具備“無物理接觸、高效便捷、無人值守”等特性的AI人臉識別閘機在過去一年中獲得了高速成長。調研顯示，2020年人臉識別閘機出貨規模達到41萬臺，同比增長50.2%。

總的來看，疫情催生的“無接觸”場景需求和快速響應推出的口罩人臉識別相關技術方案是出貨量驟增背后的兩大關鍵因素。

無接觸場景為AI落地把薪助火

人臉識別技術發展的最初階段，人臉識別閘機主要應用在實名制場景中，像智慧工地，以及機場、汽車站、火車站之類的軌道交通領域等。隨后，在設備智能化革新趨勢下，人臉識別終端設備逐步進入校園、辦公樓宇、社區、酒店等更多細分領域。

源自洛圖科技(RUNTO)，單位：千臺

從應用領域來看，人臉識別實現了從點到面的突破，但從其主要需求——人臉閘機近兩年的出貨量來看，增速并不明顯。據調研，2019年人臉識別閘機出貨為27.3萬臺，僅比2018年的23.8萬臺增長14%。相比之下，2020年的出貨量則有了大幅提升。這主要得益于防疫抗疫所催生的“無接觸”場景需求。非接觸式的人臉識別+紅外測溫方案為其應用落地贏得了更廣泛的認可。

據調研，有33%的人群認為人臉識別測溫方案在實現了非接觸測溫的同時，也降低了交叉感染風險;23%的人認為測溫效率高，提升了疫情防控工作效率;21%的人認為系統與后臺大數據平臺對接后，可追溯軌跡的功能很贊;還有一部分人認為口罩人臉識別測溫方便又安全，還能減少人工投入。

有了“無接觸”場景的需求推動，加之智能化趨勢創新驅動，人臉識別應用迎來了落地熱潮。

數據來源：洛圖科技(RUNTO)調研，單位：%

迅速迭代升級，口罩人臉識別搭建落地基石

巧婦難為無米之炊，作為無接觸應用的核心，人臉識別技術的發展也是無接觸應用落地普及的關鍵。若技術尚未做好準備，應用效果將大打折扣，同時應用的落地推廣也將停滯不前。實際上，對于疫情發生后出現的“口罩臉”常態，國內科技公司在2020年2、3月間就迅速推出了口罩人臉識別技術，并很快投入應用。

這當中，就有以“免費離線算法賦能”被稱道的虹軟視覺開放平臺。除了通過免費、離線ArcFace 人臉算法賦能，幫助相關企業落地線下、線上多款“非接觸應用”之外，虹軟視覺開放平臺在2020年3月推出了“口罩佩戴檢測算法”、“戴口罩時的人臉識別算法”等相關技術，全力支持“抗疫”應用的研發落地。

要知道，大面積遮擋下的人臉識別一直都是公認難題。其中最重要的原因之一就是，佩戴口罩時會遮擋大半張人臉，這讓以面部特征為依據進行身份判定的人臉算法無法準確檢測人臉位置、定位五官關鍵點，識別效果大大降低。同時佩戴口罩還會影響人臉檢測、跟蹤等多個算法模塊，此外相關訓練數據短缺也是一大難題。

虹軟視覺開放平臺能在短期內攻克這些問題，離不開其多年的原創技術積累和強大的技術團隊。通過提升人臉可見區域權重，增強眼睛、眉毛等局部區域的特征識別，虹軟佩戴口罩下的人臉識別準確率達99.5%以上。據悉，過去一年虹軟視覺開放平臺幫助巖齊智能、一德文化、光啟科學等合作伙伴推出了人體測溫智能訪客機、人臉體溫檢測機、AI熱成像智能頭盔等多款助力疫情防控的AI產品，在不同行業中發揮了重要作用。

可以看到，人臉識別商業落地局面進一步打開，AI技術在實用的道路上也越走越深。