口罩|口罩下的人脸识别
【口罩|口罩下的人脸识别】_原题为 口罩下的人脸识别
2020年 ， 新冠肺炎疫情在全球蔓延 ， 口罩成为抗疫的一道重要防线 ， 但这也为广泛应用的人脸识别带来了巨大的挑战 。
基于原来的人脸识别算法 ， 人脸识别机器在检测到人脸后 ， 会对人脸关键特征点进行提取 ， 经过预处理之后 ， 传入后端 ， 与库存的已知人脸进行比对 ， 完成最终的识别分类 。 而戴着口罩会对个人的许多面部特征造成遮挡 ， 从而降低人脸识别准确率 。 因此 ， 如何精准完成口罩下的人脸识别 ， 成为一个需要解决的难题 。
其实 ， 在计算机的研究领域里 ， 这个问题被称为大面积人脸遮挡问题 ， 一直都是研究领域的公认难题 ， 难点主要在于以下几个方面：
首先 ， 现有的人脸识别算法都需要找到人脸的位置 ， 然后根据五官之间的关键点进行识别 。 佩戴口罩之后 ， 无法准确检测人脸的位置、五官的关键点部分 ， 算法便无法运行 。
其次 ， 人脸识别算法并不是一个简单的人脸识别过程 。 大家都知道 ， 我们在高铁站、门禁等地方进行人脸识别的时候 ， 识别机器会先出现一个红框 ， 只要人脸移动了 ， 红框就会随着人脸动的方向移动 ， 时刻追踪着人脸的变化 。 实质上 ， 人脸识别包含了人脸检测、运动物体追踪、人脸识别三个过程 ， 上述的红框就起到了检测人脸、追踪人脸、识别人脸的作用 。 而佩戴口罩 ， 影响机器对人脸的检测 ， 进而影响了整个识别过程 ， 对整个应用都带来了很大的干扰 。
第三 ， 人脸识别算法使用的深度神经网络模型受限于大数据量的训练样本 。 所以 ， 如果可以在短期内收集到大量佩戴口罩的人脸照片 ， 并对特征点进行人工标注 ， 从理论上来说也是可以提升口罩下的人脸识别效果的 。 但是这个工作量巨大 ， 短时间内难以完成 。
目前 ， 有研究提出 ， 可以在现有的人脸识别算法上对口罩下的人脸识别进行针对性优化——在将提取到的特征点与库存人脸特征进行比对时 ， 增强人脸可见区域特征点（如眼睛、耳朵等未被口罩遮挡的器官）的比例 。 现有的人脸识别是依据整个人脸特征 ， 而优化后的人脸识别只依赖部分人脸特征 。 优化过的算法在现有数据下 ， 应该可以获得比较好的识别效果 。 相信随着研究的深入和科技的发展 ， 口罩下的人脸识别问题终将得到完满解决 。
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