人脸识别技术已经渗透到我们生活的方方面面。它已经应用于公共安全、智能安防、手机安全等诸多领域，我们在日常生活中也会接触到很多。比如通过人脸识别解锁手机，通过人脸识别接入某些政府软件平台或银行APP，在大型超市“刷脸支付”等。当前，为了防控新冠疫情，大家需要外出戴口罩。那是不是说戴口罩人脸识别就不能用了？其实人脸识别的失败率真的和使用的设备有关。人脸识别系统从人脸图像或视频帧中提取瞳孔中心、眼角、嘴角、鼻翼的大小、位置坐标、间距、眼窝、鼻子、下巴的轮廓，有时还利用皮肤纹理分析和热成像形成面部纹理和形状模式数据的成像用于与库存数据进行比较。即使是现在的高分辨率人脸图像和三维人脸扫描，作为一种生物识别技术，人脸识别的准确率仍然低于虹膜识别和指纹识别，其卖点是非接触、非侵入性。当人脸大面积被遮挡，站点太少时，很难匹配出唯一的结果（不过热成像可以超越眼镜、帽子、墨镜等），而长相太相似的人将无法区分他们（同卵双胞胎的面部识别一般需要虹膜扫描数据），特殊化妆硅胶头套可以用来伪装别人，特殊化妆方法会导致识别失败。手机不具备使用先进扫描设备的条件，识别能力较弱，部分部位被遮挡会匹配失败。当我们戴上口罩时，大部分手机的人脸识别功能可能会失灵。这是因为当口罩遮住了大部分人脸时，人脸识别系统无法提取出人脸的完整面部特征，只能捕捉到部分人脸信息。如果系统中保存的人脸图片是一张完整的人脸的话，那么两张图片的差别就会非常大，这时候人脸识别就会失败。对于很多大型的人脸识别设备或终端，为了保证佩戴口罩后的人脸能够被正确识别，人脸识别系统首先要能够对佩戴口罩的人脸进行检测和定位。一般来说，我们可以通过预训练一个戴口罩人脸检测模型来解决这个问题。例如某品牌的人脸识别系统在训练人脸检测神经网络模型时，采用高斯掩膜法改变网络特征训练的权重分配方式，增加人脸未被遮挡部分和头部部分的比例，这样模型就可以检测和定位戴口罩的人脸。人脸检测定位后，根据人脸是否佩戴口罩确定不同模板进行人脸特征比对。如果人脸没有戴口罩，按照常规流程使用标准模板库进行比对，得到识别结果；如果人脸戴着口罩，在特征提取过程中使用特征注意力掩码处理，得到口罩外的人。将人脸信息特征与佩戴口罩模板库进行比对，根据比对结果输出身份验证结果。随着疫情防控常态化，在机场、火车站等人员密集区域要求旅客摘口罩进行人脸识别存在一定风险。因此，如果要加强蒙面人的人脸识别能力，安装在机场安检、高铁安检等处的大型设备可以利用高穿透性的不可见光、磁场、声波等。波扫描面具和面具，包括穿过肉体扫描头骨和牙齿。也可以要求当事人使用身份证件、虹膜扫描、视网膜扫描、指纹扫描等方式证明身份，而不是加强人脸识别。参考来源：科普中国搜狐网
