疫情防控關(guān)鍵時(shí)期，出門一定要帶口罩，而這也讓人臉識(shí)別技術(shù)遭遇到前所未有的尷尬境地。但在現(xiàn)階段全民戴口罩的出行倡議下，人臉識(shí)別能否還能夠發(fā)揮效用？特別是在機(jī)場(chǎng)、火車站、社區(qū)園區(qū)等人員密集的公共場(chǎng)所，戴上口罩無(wú)法進(jìn)行人臉驗(yàn)證，摘下口罩進(jìn)行驗(yàn)證又面臨交叉感染風(fēng)險(xiǎn)。
    因此在正確佩戴口罩的場(chǎng)景下，如何進(jìn)行非接觸式的精準(zhǔn)身份識(shí)別，成為一大難題。
 

    不少網(wǎng)友表示在高鐵站乘車檢票時(shí)，閘機(jī)上的攝像頭并不能在佩戴口罩的情況下進(jìn)行識(shí)別，需要摘下口罩進(jìn)行驗(yàn)證。與此同時(shí)，亦有不少網(wǎng)友反映，其在火車站檢票及上班考勤打卡中，有時(shí)戴著口罩依然能夠通過(guò)人臉識(shí)別，完成驗(yàn)證。
要想解決這一問題，需要先從人臉識(shí)別技術(shù)的工作原理展開。
當(dāng)前的人臉識(shí)別實(shí)際上是一個(gè)人臉比對(duì)、匹配的過(guò)程。無(wú)論是車站檢票還是辦公室打卡，都是將攝像頭拍攝到的人臉圖片與之前上傳到數(shù)據(jù)庫(kù)的照片進(jìn)行比對(duì)。通過(guò)眼睛、嘴巴、鼻子、耳朵以及皮膚等多個(gè)臉部特征點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算，如果相似度大于一個(gè)特定闕值，則會(huì)匹配成功，完成識(shí)別。
而因?yàn)榭谡志邆涞牟煌腹庑裕瑪z像頭拍攝到的畫面無(wú)法捕捉到嘴巴、鼻子等臉部特征，這也導(dǎo)致被遮擋部分無(wú)法進(jìn)行識(shí)別。
    在疫情面前，傳統(tǒng)的人臉識(shí)別技術(shù)略顯雞肋與尷尬，但在病毒的高感染性下，非接觸式的人員身份驗(yàn)證仍是主流應(yīng)用方向，有著廣闊的市場(chǎng)空間。這一短期需求的爆發(fā)也促使諸多企業(yè)開始通過(guò)改進(jìn)算法模型等方式，來(lái)提升企業(yè)產(chǎn)品在全民出行戴口罩背景下的人臉識(shí)別準(zhǔn)確率。
    與傳統(tǒng)人工方式相比，人工智能技術(shù)的加入，為此次疫情的防控提供了有力的保障。但也應(yīng)當(dāng)清醒的認(rèn)識(shí)到，此次全民戴口罩倡議下的人臉識(shí)別技術(shù)也暴露了其局部識(shí)別的不足，仍需要企業(yè)去冷靜完善技術(shù)的實(shí)際落地效果。