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疫情防控關(guān)鍵時期,出門一定要帶口罩,而這也讓人臉識別技術(shù)遭遇到前所未有的尷尬境地。但在現(xiàn)階段全民戴口罩的出行倡議下,人臉識別能否還能夠發(fā)揮效用?特別是在機場、火車站、社區(qū)園區(qū)等人員密集的公共場所,戴上口罩無法進行人臉驗證,摘下口罩進行驗證又面臨交叉感染風(fēng)險。
因此在正確佩戴口罩的場景下,如何進行非接觸式的精準身份識別,成為一大難題。
不少網(wǎng)友表示在高鐵站乘車檢票時,閘機上的攝像頭并不能在佩戴口罩的情況下進行識別,需要摘下口罩進行驗證。與此同時,亦有不少網(wǎng)友反映,其在火車站檢票及上班考勤打卡中,有時戴著口罩依然能夠通過人臉識別,完成驗證。
要想解決這一問題,需要先從人臉識別技術(shù)的工作原理展開。
當(dāng)前的人臉識別實際上是一個人臉比對、匹配的過程。無論是車站檢票還是辦公室打卡,都是將攝像頭拍攝到的人臉圖片與之前上傳到數(shù)據(jù)庫的照片進行比對。通過眼睛、嘴巴、鼻子、耳朵以及皮膚等多個臉部特征點進行計算,如果相似度大于一個特定闕值,則會匹配成功,完成識別。
而因為口罩具備的不透光性,攝像頭拍攝到的畫面無法捕捉到嘴巴、鼻子等臉部特征,這也導(dǎo)致被遮擋部分無法進行識別。
在疫情面前,傳統(tǒng)的人臉識別技術(shù)略顯雞肋與尷尬,但在病毒的高感染性下,非接觸式的人員身份驗證仍是主流應(yīng)用方向,有著廣闊的市場空間。這一短期需求的爆發(fā)也促使諸多企業(yè)開始通過改進算法模型等方式,來提升企業(yè)產(chǎn)品在全民出行戴口罩背景下的人臉識別準確率。
與傳統(tǒng)人工方式相比,人工智能技術(shù)的加入,為此次疫情的防控提供了有力的保障。但也應(yīng)當(dāng)清醒的認識到,此次全民戴口罩倡議下的人臉識別技術(shù)也暴露了其局部識別的不足,仍需要企業(yè)去冷靜完善技術(shù)的實際落地效果。