的盧科學防疫方案?戴口罩人臉識別快問快答

特殊時期防疫工作要外防輸入，內(nèi)防擴散，切斷傳染源，如何利用科技的力量進行有效防疫被重點關注。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。
 
針對疫情防控，的盧深視推出三維口罩遮擋人臉識別解決方案及產(chǎn)品，識別準確度達97%。值得一提的是，在整個識別過程無需摘掉口罩，也無需刻意露出鼻子等關鍵部位，有效避免了交叉感染等問題。
針對戴口罩場景下通過人臉識別進行身份核驗這一熱點問題，的盧深視算法團隊的工程師們進行了一場“快問快答”式分享，科學防疫，知識就是力量。 
如何定義“戴口罩人臉識別”？
戴口罩人臉識別是指在正確佩戴口罩的情況下，實現(xiàn)非接觸式的人的身份核驗，即明確“你是誰”。
戴口罩人臉識別屬于遮擋人臉識別，要求在可接受的誤識別率范圍內(nèi)，達到較好的正確識別率。戴口罩人臉識別涉及的算法除了人臉檢測、關鍵點檢測和人臉特征提取算法外，還包括口罩（有無）檢測或口罩區(qū)域檢測。
 
是否需要保障露出多少面部特征？
由于嘴部區(qū)域和鼻子區(qū)域受到了遮擋，對人臉識別帶來了很大的挑戰(zhàn)。一般而言，口罩遮擋部位越小，人臉識別模型的性能越高。的盧深視的三維口罩遮擋人臉識別解決方案在正確佩戴口罩的場景下即可成功識別，只有這樣，才能有效滿足實戰(zhàn)需求。
 
進行戴口罩人臉識別的技術原理？
的盧深視基于人臉全局特征及局部特征相結合的方法，同時充分利用人臉未遮擋部位的三維幾何信息進行三維人臉識別研究，相對于普通的二維人臉識別能夠有效應對戴口罩等遮擋場景的人臉識別。
 
戴口罩識別有哪些技術難點？
· 戴口罩人臉的人臉檢測和人臉關鍵點檢測的精度受到口罩遮擋的影響會降低；
· 由于口罩遮擋，人像信息減少，學習到的特征的判別性隨之較少。具體的，二維紋理信息會由于遮擋而丟失、三維形狀信息會帶有噪聲；
· 口罩類型比較多且口罩遮擋程度不一，如何更多地利用非遮擋區(qū)域的信息也是一個影響因素。
 
如何提升戴口罩識別的準確率？
簡單講講通過模擬生成戴口罩數(shù)據(jù)，從而優(yōu)化人臉識別算法模型這種研究方法。
的盧主要關注兩個點，一個是訓練數(shù)據(jù)規(guī)模，通常都是數(shù)十萬到百萬級別，在圖像質(zhì)量有保障的前提下，規(guī)模越大，通常優(yōu)化效果越好。
這就帶來了第二個關注點，我們很難在短時間內(nèi)采集得到數(shù)十萬的戴口罩數(shù)據(jù)，這個時候就要采用模擬的方法，具體而言：
· 二維：通常的做法是，根據(jù)二維圖片上的人臉關鍵點，將二維的口罩貼圖和二維圖片中的人臉對齊，然后根據(jù)口罩的mask圖來完成填加口罩操作。
· 三維：先重建三維人臉模型，再將口罩的三維模板模型與三維人臉模型進行非剛性對齊，從而完成模擬加口罩的操作。
 
的盧深視成立5年落地多個項目，并幫助某邊疆省份建立了省級規(guī)模的3D人像數(shù)據(jù)庫，積累大量實戰(zhàn)數(shù)據(jù)。由于實戰(zhàn)數(shù)據(jù)的豐富性，為的盧深視能夠迅速開展更多前沿研究奠定了基礎。
在疫情防控工作的關鍵時刻，的盧深視將持續(xù)加大研發(fā)力量投入，以最好的技術輸出，助力疫情防控工作。

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