即便不摘口罩，人工智能还能一眼认出你

疫情之下，如何保障公众的出行安全？人工智能技术出了点力。

2月13日消息，百度宣布免费开源业内首个口罩人脸检测及分类模型，开发者和企业厂商通过此模型，仅需使用少量自有数据，即可快速完成自有场景的软件开发。

据悉，该模型可以检测在密集人流区域中携带和未携戴口罩的所有人脸，同时判断该者是否佩戴口罩。

此次百度宣布免费开源的自研口罩人脸检测及分类模型，是基于2018年百度收录于国际顶级计算机视觉会议ECCV的论文PyramidBox研发，可以在人流密集的公共场景检测海量人脸的同时，将佩戴口罩和未佩戴口罩的人脸快速识别标注。基于此预训练模型，开发者仅需使用少量自有数据，便可快速完成自有场景的模型开发。

百度研发工程师介绍，口罩人脸检测及分类模型，由两个功能单元组成，可以分别完成口罩人脸的检测和分类。经测试，模型的人脸检测算法基于主干网络加入了超过10万张口罩人脸数据训练，可在准确率98%的情况下，召回率显著提升30%。

而人脸口罩判断模型可实现对人脸是否佩戴口罩的判定，口罩判别准确率达到96.5%，满足常规口罩检测需求。开发者基于自有场景数据还可进行二次模型优化，可进一步提升模型准确率和召回率。

在当前疫情期间，人脸口罩检测方案逐渐成为重要需求，百度开源这一技术无疑对有需要的开发者和企业厂商提供一定的帮助。线下数字化是我们生活实现智能的一个前提,也就是人类的出行生活等都可以被计算机所理解和描述,从而可以被进一步的优化，而人脸识别正是线下生活数字化的重要体现，既方便了民生，又便于达到安保系统的要求。

不可小觑的人脸识别系统是安保尖兵

去年，潜逃3年多的北大弑母案嫌疑人吴谢宇在重庆江北机场通过“天眼”系统被机场民警抓获。据澎湃新闻了解，当时吴谢宇进入重庆江北机场T2航站楼，在3号门进入防爆安全检查区域等待检查期间，被监控设备4次抓拍，每次相似度比对都大于或等于98%。

不仅如此，演唱会安检、商场逛街……无论是隐藏多年没于人海，还是外貌身材统统走样，多年未见的老友未必能认得出的人，但人脸识别系统却能在人群中“一眼”锁定。

如何从人群中一眼找到你？

人脸识别，即利用人的生物特征实现个体区分。将监控与人脸识别技术整合，摄像头采集含有人脸的图像或视频后，识别系统自动在图像中检测和跟踪人脸，进而根据这张脸的各方面数据，如五官位置、比例等，与人像大数据中目标人脸的对应特征进行比对。从人群中“揪出”逃犯不再是依靠人力的“大海捞针”。

人脸识别系统通常包括几个过程：人脸图像采集及检测、关键点提取、人脸规整（图像处理）、人脸特征提取和人脸识别比对。

人脸图像采集。经过具有图像采集功能的摄像头时，每个人的人脸图像都可以通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

人脸检测。人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，由于图像采集中，受到周围环境以及光线等影响，需要通过相关技术在图像中准确标定出人脸的位置和大小。

关键点提取（特征提取）。人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

人脸规整（预处理）。对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。

人脸识别比对（匹配与识别）。提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。可分为1:1、1:N、属性识别。其中1:1是将2张人脸对应的特征值向量进行比对，1:N是将1张人脸照片的特征值向量和另外N张人脸对应的特征值向量进行比对，输出相似度最高或者相似度排名前X的人脸。

戴了口罩，如何识别出特别的你？

然而，任何识别都需要依赖两个核心要求：识别部位具有独特的特征；可识别部位具有相对稳定的结构。因此，人脸上不够“独特”的部分，比如同卵双胞胎几乎一致的五官和人脸上不具备“稳定性”的部分，比如肤色、胡须，都属于识别中的干扰项，会被忽略掉。戴上口罩会导致独特性要素的减少，然而，并不代表完全失去了人脸识别的基础。

因为人脸识别系统关注的是，脸部在自然变化甚至是整容后都难以改变的特征，也是肉眼难以观察出的部分，比如颅骨的形状、瞳孔的距离、眼球的大小。即便戴上了口罩，这些特点依旧可以被算法一眼识别出来，若想这些数据也一同改变，则需要真正意义上彻底的“改头换面”。

一旦有厂商利用这一技术研发出了口罩识别的安保监测系统，在诸如当下疫情爆发这样的特殊情况下，无需摘掉口罩的方式，就会让公众的出行安全得到进一步保障了。（科技云汇原创，侵权必究）

科技云汇点评：即便戴着口罩也能人脸识别，还是尽快回归正常呼吸、人潮人海的生活才好。