隨著抗擊COVID-19疫情的戰(zhàn)斗正式展開，口罩在控制疫情方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用。但全民戴口罩也對高鐵閘口等需要人臉識別的場景提出了挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有算法不能準(zhǔn)確檢測人臉位置和定位人臉特征的關(guān)鍵點，大大降低了現(xiàn)有人臉識別算法的效果。此外，在公共場所摘口罩依賴人工篩查，不僅耗費大量人力，篩查效率低下，還增加了一線工作人員的感染風(fēng)險。為了解決這個問題，騰訊優(yōu)圖在春節(jié)期間迅速成立了一個強硬的團(tuán)隊，針對不同的戴口罩場景開發(fā)優(yōu)化算法，最終克服了這個問題。

口罩佩戴識別準(zhǔn)確率高于99%，優(yōu)途克服了口罩下的人臉識別技術(shù)

優(yōu)圖專注于人臉檢測、人臉注冊、人臉屬性、人臉識別等技術(shù)。目前，它可以實時檢測佩戴口罩的人臉，準(zhǔn)確識別佩戴口罩的五種不同情況，及時發(fā)現(xiàn)和警告不佩戴口罩或佩戴口罩不正確的人。在此基礎(chǔ)上，U-chart DDL人臉識別技術(shù)進(jìn)一步增強了人臉可視區(qū)域的識別能力，實現(xiàn)了更加魯棒的人臉識別。

在人臉檢測方面，基于優(yōu)圖開源的DSFD人臉檢測算法，騰訊優(yōu)圖在模型設(shè)計中增強了局部特征，以增強可視區(qū)域的權(quán)重。同時，針對口罩種類繁多、佩戴位置多樣等問題，設(shè)計了相應(yīng)的數(shù)據(jù)增強策略，提高了模型的魯棒性。目前，掩模場景下的人臉檢測算法準(zhǔn)確率在99%以上，召回率在98%以上。

不同遮擋下的人臉檢測效果

在人臉配準(zhǔn)方面，為了解決面具造成的人臉區(qū)域大規(guī)模遮擋問題，基于Youtu開發(fā)的多分支輕量級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，Youtu通過圖像編輯技術(shù)快速合成海量人臉面具數(shù)據(jù)進(jìn)行算法優(yōu)化和提升，從而實現(xiàn)佩戴面具的人準(zhǔn)確的面部特征定位，有效輔助后續(xù)算法模塊的效果提升。

左:優(yōu)化前由于人臉大規(guī)模遮擋，人臉關(guān)鍵點定位偏差大

右:算法優(yōu)化后，算法能有效估計出戴口罩人臉的正確關(guān)鍵坐標(biāo)

在口罩屬性識別方面，目前優(yōu)秀的圖算法可以精細(xì)識別以下五種情況:不戴口罩、戴口罩不正確捂嘴、戴口罩不正確捂下巴、戴口罩不正確不捂臉、正確戴口罩。屬性識別以身材優(yōu)秀、開源的FAN屬性識別為基礎(chǔ)，針對口罩可能的分布添加更多的關(guān)注機(jī)制，可以準(zhǔn)確識別人臉佩戴是否正確。目前佩戴口罩的識別準(zhǔn)確率在99%以上。社區(qū)管理員可以根據(jù)不同場景的需要自由組合這些類別。同時，企事業(yè)單位也可以利用這項技術(shù)及時檢測員工情況，確保安全復(fù)工。

五種可識別的佩戴面具的類型

在帶口罩的人臉識別中，優(yōu)圖提供了一種靈活、安全、方便的算法解決方案。利用優(yōu)秀的人物人臉質(zhì)量模型，對被遮擋的人臉進(jìn)行遮擋判斷和遮擋區(qū)域提取兩種分析。其中，掩膜遮擋判斷準(zhǔn)確率達(dá)到99.5%以上。對于安全性要求極高的應(yīng)用場景，如支付場景，可以根據(jù)口罩遮擋的判斷結(jié)果，對佩戴口罩或被口罩遮擋嚴(yán)重的人進(jìn)行篩選，進(jìn)一步引導(dǎo)其進(jìn)行其他形式的身份認(rèn)證。該算法基于自主開發(fā)的DDL技術(shù)框架，結(jié)合優(yōu)秀人物人臉質(zhì)量模型的遮擋區(qū)域判斷能力，使得數(shù)據(jù)模型在處理戴口罩的人臉時能夠自適應(yīng)地關(guān)注非口罩區(qū)域的人臉判別信息，從而提取出更魯棒的人臉特征。

最優(yōu)DDL人臉識別技術(shù)

傳統(tǒng)的人臉識別算法，即使應(yīng)用于帶面具的人臉識別，也會大大降低其性能。另一方面，在上述優(yōu)化方法的基礎(chǔ)上，U-Map人臉識別算法可以將帶面具人臉識別的召回率提高到接近正常人臉識別的召回率，基本滿足帶面具人臉識別的應(yīng)用。

結(jié)合面具下的人體識別，輔助社區(qū)人員管理和調(diào)查

與人臉識別技術(shù)相比，基于圖像“搜索人”的人體識別技術(shù)對人體圖像的遮擋、方向和清晰度具有更高的魯棒性，對攝像機(jī)清晰度、假設(shè)位置和角度沒有硬性要求。

疫情期間，外出的人大多會戴口罩，對于戴口罩的人來說，人臉識別技術(shù)的成功率會降低。對于社區(qū)一線工作人員來說，人臉識別技術(shù)無法確認(rèn)佩戴口罩的人的身份，這將大大增加他們的調(diào)查和登記工作量，移除口罩進(jìn)行識別將增加潛在的傳播風(fēng)險。

基于騰訊優(yōu)圖的行業(yè)領(lǐng)先ReID技術(shù)，騰訊優(yōu)圖和騰訊海納利用人的特征和人臉識別的結(jié)合，在傳統(tǒng)人臉識別模式下確認(rèn)佩戴口罩的無法追蹤的出入境人員，從而提高社區(qū)工作者安排和登記外來人員的效率。

目前相關(guān)技術(shù)已經(jīng)在很多不同領(lǐng)域得到應(yīng)用，AI的價值也在這場全國性的抗疫戰(zhàn)爭中不斷發(fā)揮。