隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，以人臉識別代表的AI人工智能技術(shù)逐漸開始落地，具象化到企事業(yè)辦公領(lǐng)域，其逐步替代原本落后的指紋打卡模式。

然而，一場突如其來的疫情打亂了所有的生活秩序，生活秩序的變化也對人臉識別帶來挑戰(zhàn)，最典型場景的就是企事業(yè)單位通過人臉識別的考勤打卡。

正常情況下，佩戴口罩無法實現(xiàn)人臉識別考勤打卡，但是摘下口罩進行識別又會提高感染概率，這儼然成為了魚和熊掌不可兼得的難題。

為解決這種難題，中移物聯(lián)網(wǎng)千里眼一臉通（火瞳）人臉識別產(chǎn)品團隊耗時多日，對原有的人臉識別算法進行升級優(yōu)化，成功實現(xiàn)佩戴口罩也能人臉識別，兼顧考勤及測溫兩項功能，準確度超過97%，為疫情防控和企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)貢獻科技力量。

核心問題困擾戴口罩人臉識別

佩戴口罩影響人臉識別的原因主要在三個方面，首先，佩戴口罩后，下巴、嘴部、鼻子等用于識別的臉部特征大量丟失，無法準確定位五官等關(guān)鍵點位，降低成功率。其次，人臉識別依賴大量的識別訓(xùn)練，然而短期內(nèi)沒有充足的時間及數(shù)據(jù)提供給AI訓(xùn)練。最后，佩戴口罩還影響到人臉跟蹤，活體識別等其他輔助工作模塊，導(dǎo)致人臉識別失敗。

定點優(yōu)化&增加訓(xùn)練

考慮以上的三個變量因素，中移物聯(lián)網(wǎng)千里眼一臉通（火瞳）人臉識別通過增強設(shè)備對眼睛及眉毛等未被口罩遮住的部位識別能力，針對基于人臉全局特征及局部特征相結(jié)合的方法，優(yōu)化人臉識別算法。

將沒有佩戴口罩的照片提供給算法團隊進行訓(xùn)練，技術(shù)人員通過合成的方式產(chǎn)出大量素材。為了使學(xué)習(xí)效果更加出色，團隊盡可能的采集市面上口罩的所有樣式，與不同臉型進行匹配，快速合成囊括海量場景，無限接近真實的戴口罩訓(xùn)練照片。

雙管齊下 體驗提升

火瞳在增強人臉識別能力的同時，也對測溫準確度進行了提升。團隊從測溫算法、產(chǎn)品功能兩方面同時入手，在測溫算法方面，通過持續(xù)實驗積累的大量測溫數(shù)據(jù)進行多維度分析統(tǒng)計，根據(jù)不同區(qū)間的數(shù)據(jù)特征做相應(yīng)的加權(quán)處理;在產(chǎn)品功能方面，通過人臉測溫框鎖定額頭位置，利用檢測的人臉大小限定最佳測溫距離，保證用戶始終在最佳的測溫位置進行測量。最終實現(xiàn)測溫結(jié)果的精準、穩(wěn)定輸出。

教育學(xué)校率先落地

在產(chǎn)品團隊的技術(shù)攻堅下，即使佩戴口罩，也可以實現(xiàn)97%以上的識別準確度，與未佩戴口罩使用體驗相差無幾。并且已在全國多個地市醫(yī)院、學(xué)校、園區(qū)等場景落地，實際使用體驗獲得客戶的一致認可及稱贊。

升級全新算法的火瞳紅外測溫人臉識別一體機，將在安徽某縣10所學(xué)校部署使用，即將開學(xué)的同學(xué)們，可以快速識別身份并進行體溫初篩。同時，考勤信息也會推送到監(jiān)護人的手機上，疫情期間讓學(xué)生家長更加放心。

同時針對企事業(yè)園區(qū)，在新算法加持下，員工無需摘下口罩，可以實現(xiàn)考勤測溫同步進行。當設(shè)備篩查出體溫異常的員工將會發(fā)出告警，為復(fù)工復(fù)產(chǎn)創(chuàng)造一個安全的辦公環(huán)境。