口罩人脸识别赋能一线防疫

其实，早在苹果之前，国内AI智能科技企业亚略特就已经发布了戴口罩人脸识别的产品。新冠疫情暴发之初，亚略特就敏锐预见了戴口罩对人脸识别的影响，迅速组织科研力量进行技术攻关，在原有人脸识别算法基础上进行优化，实现了戴口罩人脸识别的算法升级。而该升级算法在2020年5月就已开始用于其自身设备的SDK。

经过近一年落地应用的检验，目前，亚略特戴口罩人脸识别算法已经与易通行智能身份识别终端8200和P80完成适配，并在全国多个省市的重点防疫场所落地应用。在深圳市宝安人民医院、深圳宝安国际机场等一线防疫场所的出入卡口，都能看到亚略特戴口罩人脸识别设备的身影。内部人员可快速刷脸通行，患者、乘客等外部人员刷身份证或健康码通行，均无需摘口罩，减少疫情传播扩散的风险。

（图：亚略特8200部署于深圳市宝安人民医院）

（图：P80部署于深圳宝安国际机场）

3D图像融合技术实现高准确率识别

据介绍，由于戴口罩时面部部分信息缺失，生物特征点大幅减少，人脸识别难度由此增大。亚略特采用基于人脸关键点的3D图像融合技术，将市面上的各种款式、颜色、纹理的口罩图片，和已有的未戴口罩的人脸图像进行融合，从而获得大批量、比较真实的戴口罩人脸图像训练数据。

与此同时，亚略特不断优化特征学习网络，采用基于空间位置的注意力机制，让算法聚焦眉眼区域的特征学习。通俗解释就是强化眉眼部的特征点识别，弱化被口罩遮挡的口、鼻、两腮部分的识别，进而训练出针对戴口罩人脸的识别模型。

此外，亚略特戴口罩人脸识别模型可以充分获取戴口罩人脸的特征信息。测试10000对门禁场景下戴口罩的人脸图像比对，准确率为FAR=0.01%时FRR=1%。同时，该模型可在原人脸库上直接使用，无论用户之前注册时是否戴口罩，都可直接实现戴口罩人脸识别的功能升级，避免二次录入人脸数据的麻烦。

疫情防控常态化下，常规人脸识别技术无法精准识别戴口罩的人脸，摘下口罩识别则会给防疫工作带来风险，因此戴口罩人脸识别技术具有广阔的应用前景。亚略特戴口罩人脸识别设备部署在医院等防疫一线，在保证防疫效果的前提下实现了便捷快速通行，是科技赋能防疫的生动体现。

疫情防控期间个人手机认证、支付认证抑或组织身份认证、防疫核验都将越发依赖戴口罩人脸识别技术，在保障防疫安全之外，亚略特人脸识别算法和策略也将不断优化，拓展应用边界，从而更好地服务其他复杂的应用场景和用户需求。

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