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戴上口罩怎么面部识别?专利告诉你,这个答案早就有了

智慧芽 | 2020-02-14 |

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疫情之下,刷脸变得很难

2020伊始,新型冠状病毒席卷中国,同时也给人们的生活方式上带来不小冲击:专家呼吁尽量不要使用现金,中老年人开始使用手机支付;买菜app异常火爆,有的用户甚至掐准了上新时间,早上6点爬起来只为一上架就能抢到新鲜菜;原来被各种刷脸功能宠坏的“懒”用户,不得不多花几秒输入密码解锁手机……

▲图片来自网络


比如以快速面部解锁引以为傲的iPhone11用户,就发现戴上口罩之后自己的iPhone就“不认主儿”了。

本周大部分企业已经恢复工作,出行的交通工具上几乎是清一色的口罩。对于很大一部分年轻人来说,戴上口罩对生活最大的影响就是面部识别变得困难:没办法半秒解锁手机、买东西没办法刷脸支付、遇到刷脸识别身份的地方,例如高铁进站,不得不摘下口罩……

疫情尚未过去,或许我们在接下来的2-3个月内都必须带着口罩。在这段时间里,面部识别这个功能会变成鸡肋吗?

▲图片来自网络


02

面部识别的原理

面部识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术,常见于出行、支付、安全等领域
我们生活中有几种常见的刷脸场景:

· 进出管理:比如公司、社区、场馆、公共交通的人脸识别门禁、闸机。

· 刷脸支付:无人超市、自动贩卖机、自助结算。

· 刷脸解锁:主要是手机、便携电脑等移动设备。现在很多手机都带有面部识别功能,因为面部识别相比指纹解锁更加快捷便利,有一些手机甚至直接取消了指纹解锁功能。

· 罪犯追逃:比较有意思的是,之前只有罪犯会通过戴口罩等方式逃避追踪,面部识别遮挡的技术研究可能算不上热门。如今在疫情的特殊环境下,如何在有遮挡物的情况下进行面部识别就显得尤为重要了。

人脸识别大致可以分为两类,1:1和1:N

1:1的识别方式是计算机对当前人脸与人像数据库进行快速人脸比对,并得出是否匹配的过程。这种模式最常见的应用场景就是手机上的面部解锁,只需将用户事先注册的照片与临场采集的照片做对比,判断是否为同一人,即可完成身份验证。

1:N的比对,即系统采集了一张照片之后,从海量的人像数据库中找到与当前使用者人脸数据相符合的图像,并进行匹配。比如疑犯追踪,小区门禁,会场签到,以及新零售概念里的客户识别。


03

戴上口罩之后还能刷脸吗?

这可能是现在手机用户关于“面部识别”问的最多的一个问题。

就目前来看,口罩、帽子等遮挡物确实会对识别造成精度下降,但还需要考虑遮挡面积,并非完全不能识别。而各大厂商也在提高精度方面做了不同程度的尝试。

苹果的Face ID 是通过 iPhone 前置的原深感镜头来映射用户的面部几何结构,从而进行解锁。同时会通过机器学习来自动适应用户的外观变化——比如化妆、长胡子、头发变长、戴眼镜等等,但如果用户面部出现较大改变,比如戴口罩这样遮住了大部分可识别范围后,机器无法识别时会让用户输入密码,重新确认你的“面部”。

那么这个方法是否行得通呢?

▲图片来自网络


从网友的评论来看,方法值得一试,但成功率一般。

有用户开始怀念起曾经的指纹识别,当然也有厂商提前考虑到了这一点,同时保留了面部识别和指纹识别功能。华为P系列产品经理@李小龙Bruce_Lee前不久就在微博上回应了网友关于手机面部识别的问题。

▲图片来自网络


除了保留原有的指纹解锁方式,华为也进行了多种尝试:

比如一项名为“人脸识别方法、装置及计算机可读介质”的影像重构技术(申请号CN201810377370.5)就是通过图像重构网络可以将戴配件(眼镜、口罩、帽子等)的人脸图像重构为未戴配件的人脸图像。

华为CN201810377370.5▲数据来自:智慧芽全球数据库

再比如“一种人脸识别方法及系统”(申请号CN201410180720.0):通过本发明实施例中的人脸识别方法实现了对人脸上存在遮挡物的人脸图像进行准确的识别,提高了人脸识别的精确性。

华为CN201410180720.0▲数据来自:智慧芽全球数据库

此技术关键点是建立遮挡人脸图像库,具体来说就是在判断需要识别的人脸图像上有遮挡物(例如眼镜、口罩等)时,将遮挡物提取出来并增加到参考数据库中未遮挡的人脸图像上。例如在判断出待识别人脸有佩戴眼镜时,就提取出眼镜特征并在原图像库的基础上新建一个戴眼镜的参考图像库,再将需要识别的人脸图像与该库中的参考图像进行匹配查找,从而完成识别。

阿里则用“局部特征细化与整体相似度评估”的方式来提高准确率,比如申请号CN201810735594.9的这项技术——通过综合局部器官图像匹配技术完成识别,此时局部器官不仅可以是眼睛图像、鼻子图像、嘴巴图像和耳朵图像等,还可以是下巴区域、脸部轮廓、胎记或黑痣图像等等。根据面部多个局部器官的相似度评估指标和对应的权重,得到整体相似度评估指标,从而获取更精确的遮挡下的面部识别结果。


国内人工智能企业例如旷视、商汤等等在面部识别领域也有大量专利。

比如旷视一项名为“人脸识别的方法、装置、系统及计算机存储介质”的技术(申请号CN201810084836.2):通过置信度向量表示对应的特征向量中各个元素的可信度,进而基于特征向量和置信度向量共同计算两个人脸之间的相似度,能够避免由于人脸遮挡所导致的特征向量不可用的情形,且该方法所得到的相似度与遮挡状态无关,保证了人脸识别的准确度。

旷视申请号CN201810084836.2▲数据来自:智慧芽全球数据库


商汤科技一项名为“门禁控制方法及系统”的技术(申请号CN201810378002.2)中提到多模态识别(声纹、指纹、虹膜、人脸、密码触控等多个模态互相补充配合),当用户在摄像头拍摄范围中带有口罩或者围巾等遮住口鼻,导致无法得到完整人脸图像时,该用户可以选择密码模式进行验证,智能终端获取用户通过物理键盘或者虚拟键盘输入的密码信息作为用户的密码信息。
厂商们早就已经考虑到了面部识别中出现物品遮挡的情况,随着未来面部识别在生活中使用范围的进一步扩大,技术将会不断革新,也许以后我们就算带着口罩也可以解锁手机了。


04

面部识别之外,还有哪些识别方式

近年来生物识别技术持续快速发展,我们常见的比如声纹识别、指纹识别、虹膜识别以及上文提及的人脸识别,已经广泛应用于日常生活。
疫情之下,非接触的生物识别技术相对更加安全,而接触式的技术(例如指纹识别)就会涉及触摸传播病毒的危险。虹膜识别技术应该算是目前情况下最安全和识别精度最高的识别技术,但是其主要缺陷就是设备造价高,无法大范围推广。

▲图片来自网络


当然, “方法总比困难多”,除了生物识别技术之外,我们还可以使用其他的物联网技术,比如刷卡、扫码就没有受疫情的影响,反而在人和人尽量不要近距离接触的时候显得更为重要。
疫情不是暂停键,创新不会被任何方式阻挡。希望几个月后,我们讨论口罩下的面部识别,不是因为我们需要每天带着口罩。

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