人行通道摆闸摄像头是怎样认出戴着口罩的你的？

当你第一次戴着口罩站在居住小区人行通道摆闸平板电脑前时，你的心情是有点小担忧的：人行通道摆闸摄像头能认出戴着口罩的自己而放行吗?事实证明，你的小担忧是多余的：人行通道摆闸摄像头快速锁定了你的脸部，一两秒时间后，平板电脑显示出你的实时体温，同时人行通道摆闸为你打开。这时，你的心情是惊喜的，同时还有点疑惑：人行通道摆闸摄像头是怎样认出戴着口罩的自己的?要解开这个谜团，我们需要从人脸识别技术说起。

一、人脸识别技术简介

人脸识别技术，是电子设备通过对静态图片和动态视频中的人类面部图像分析特点，并识别身份的相关技术的总称。

人脸识别技术的特征，主要有四个：非接触性：识别设备和被识别主体不需要直接进行接触，设备就能获取人脸图像信息，当主体面部进入到摄像设备可捕捉的范围时即可以被自动识别，可接受度比较高。便捷性：该技术对个体配合度的要求没有那么高，每个人在不知觉的状态下就被获取了人脸信息。隐蔽性：人脸识别中运用的设备主要是各式各样的摄像头，一部分高科技摄像头既能清晰捕捉人像信息，又能做到体积小巧玲珑，不易被发觉，因此在一些场合中，只要被识别主体出现在摄像头的捕捉范围内，人脸数据的收集工作就已经完成了——不被个体察觉就可以主动获取人脸信息的人脸识别技术，天然具有一定的隐蔽性。性价比高：该技术可以在同一时段对多人进行人脸图像的收集比对，工作效率高，对于服务的双方都能提供方便，性价比非常高，适合大范围内推广使用。

二、人脸识别技术在人行通道摆闸上的应用

以人脸识别过人行通道摆闸为例，人只需在设备前站定，人行通道摆闸摄像头就能准确检测出人脸的位置及大小、获取有效图像，并提取采集图像的特征数据与系统内照片的特征数据进行比对，比对成功后，人行通道摆闸打开，人就可以通过了。

三、人脸识别技术曾因人们戴口罩而遇到应用挑战

疫情下，人们戴口罩通过人行通道摆闸、还要被设备测体温，这成为人脸识别技术的新挑战。识别戴口罩的人，这项技术难点在哪儿?原来的人脸识别算法，是根据面部特征关键点来进行识别的，算法纳入的关键点越多，识别的结果也就越精确，但戴口罩后，可供识别的“关键点”大幅减少：鼻子以下的面部特征被掩盖，面部特征关键点减少，机器之前学习的特征判别能力随之降低，同时，口罩类型较多且遮挡面部的程度不一，也提升了人脸识别难度。

四、聚焦眼部、优化注意力算法模型，戴口罩的人的人脸识别率可达99.9%

人脸识别一般分为两个步骤，一是人脸检测，二是人脸配对。识别的流程是，人脸机先从视频图像中找出人脸，然后通过人脸上的眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等面部的特征，经过一定算法，在人员数据库识别出对应的人。

在硬件方面，该设备在原有人脸识别的平板电脑上，新增了一个测温头。

戴口罩后如何提高识别通过率?前提就是尽可能地增加面部特征关键点。当面部几乎一半被遮挡后，面部特征关键点就主要集中在了眼睛和眉毛两个部位。

技术人员从算法模型上突围，采用眼部、眉毛等局部特征与整体人脸特征的融合，并结合注意力机制增强眼部特征，通过训练眼部关键点的模型，来提升模型在口罩遮挡下的人脸识别率。

在人脸遮挡环境下，可通过识别眼部关键点作为一种“注意力模型”，快速扫描全局图像，获得需要重点关注的目标区域眼部，并形成注意力焦点，而后对眼部这一区域投入更多注意力资源，以获取更多所需要关注目标的细节信息，而抑制其他无用信息。采用同样的原理，在算法层面，针对基于人脸全局特征及局部特征相结合的方法，可优化现有人脸识别算法模型，当人面部出现其他遮挡时，也同样能够精准鉴别。当前通过大量训练数据，戴口罩的人的人脸识别率可达到99.9%。

综上，人行通道摆闸摄像头认出戴着口罩的你，靠的是人脸高精度识别技术，背后是对大数据的深入挖掘而获得的信息增值。

众多科研人员一直在通过技术升级挖掘数据背后的价值，未来，有更人本的数字技术，有更先进的硬件设备，智慧社区生活必然更加便捷、高效、充满惊喜!