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戴口罩也能人臉識別 亞略特智能防疫設備落地醫院防疫一線

2022-04-25 21:35:28 來源:   

  前不久,蘋果發布了iOS 15.4,新的功能更新可讓用戶在戴口罩時也能執行Face ID人臉識別,用于設備解鎖或使用iCloud鑰匙串,這在目前口罩出行成為常態的現實環境下可謂非常“應景”。

  口罩人臉識別賦能一線防疫

  其實,早在蘋果之前,國內AI智能科技企業亞略特就已經發布了戴口罩人臉識別的產品。新冠疫情暴發之初,亞略特就敏銳預見了戴口罩對人臉識別的影響,迅速組織科研力量進行技術攻關,在原有人臉識別算法基礎上進行優化,實現了戴口罩人臉識別的算法升級。而該升級算法在2020年5月就已開始用于其自身設備的SDK。

  經過近一年落地應用的檢驗,目前,亞略特戴口罩人臉識別算法已經與易通行智能身份識別終端8200和P80完成適配,并在全國多個省市的重點防疫場所落地應用。在深圳市寶安人民醫院、深圳寶安國際機場等一線防疫場所的出入卡口,都能看到亞略特戴口罩人臉識別設備的身影。內部人員可快速刷臉通行,患者、乘客等外部人員刷身份證或健康碼通行,均無需摘口罩,減少疫情傳播擴散的風險。

(圖:亞略特8200部署于深圳市寶安人民醫院)

(圖:P80部署于深圳寶安國際機場)

  3D圖像融合技術實現高準確率識別

  據介紹,由于戴口罩時面部部分信息缺失,生物特征點大幅減少,人臉識別難度由此增大。亞略特采用基于人臉關鍵點的3D圖像融合技術,將市面上的各種款式、顏色、紋理的口罩圖片,和已有的未戴口罩的人臉圖像進行融合,從而獲得大批量、比較真實的戴口罩人臉圖像訓練數據。

  與此同時,亞略特不斷優化特征學習網絡,采用基于空間位置的注意力機制,讓算法聚焦眉眼區域的特征學習。通俗解釋就是強化眉眼部的特征點識別,弱化被口罩遮擋的口、鼻、兩腮部分的識別,進而訓練出針對戴口罩人臉的識別模型。

  此外,亞略特戴口罩人臉識別模型可以充分獲取戴口罩人臉的特征信息。測試10000對門禁場景下戴口罩的人臉圖像比對,準確率為FAR=0.01%時FRR=1%。同時,該模型可在原人臉庫上直接使用,無論用戶之前注冊時是否戴口罩,都可直接實現戴口罩人臉識別的功能升級,避免二次錄入人臉數據的麻煩。

  疫情防控常態化下,常規人臉識別技術無法精準識別戴口罩的人臉,摘下口罩識別則會給防疫工作帶來風險,因此戴口罩人臉識別技術具有廣闊的應用前景。亞略特戴口罩人臉識別設備部署在醫院等防疫一線,在保證防疫效果的前提下實現了便捷快速通行,是科技賦能防疫的生動體現。

  疫情防控期間個人手機認證、支付認證抑或組織身份認證、防疫核驗都將越發依賴戴口罩人臉識別技術,在保障防疫安全之外,亞略特人臉識別算法和策略也將不斷優化,拓展應用邊界,從而更好地服務其他復雜的應用場景和用戶需求。

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