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人臉識別

為了識別戴口罩的你,這些科技公司拼了

2020-03-03 來源: 編輯:shreen 閱讀量:15396

為什么機場、火車站手持紅外測溫槍的人越來越少,更多的人坐在桌子后面?為什么過安檢的時候非要摘一次口罩增加暴露風險?

這樣的問題需要那些以圖像識別和AI為核心競爭力的公司給出答案。

近日,嘉楠公布了其研發的人臉口罩檢測模型,并宣布部署在與百度聯合開發的PaddlePi-K210終端核心運算模塊中。

盡管這不是第一家公司致力于研究如何“識別戴口罩的你”,但毋庸置疑,如何做到從遮擋中深化識別人臉已然成為了各家AI公司的比拼重點。

戴口罩的人臉識別趨勢

通過嘉楠提供的模型可視化的效果圖可以直觀地看出人臉口罩檢測模型的工作方式:當用戶人臉被攝像頭捕獲后,如果用戶此時沒有佩戴口罩,用身體部位遮擋,顯示框則標記紅色,并對用戶進行告警。如果用戶正確佩戴口罩,顯示框則標記為綠色,并顯示有“mask”的字樣。

該模型的主要原理是通過使用Mobilenet-YOLO進行目標檢測,并據此判斷用戶佩戴口罩的情況。該模型最多可一次性檢查30張口罩人臉,可以滿足辦公區域、車站等人流密集型場景對口罩人臉的檢測需求。

在識別是否佩戴口罩上,騰訊優圖也針對不同戴口罩場景進行了算法研發與優化,在人臉檢測、人臉配準(關鍵點定位)、人臉屬性、人臉識別等技術進行重點攻堅,目前可實時檢測戴口罩人臉、精準識別五種不同的佩戴口罩情形,并對未佩戴口罩或錯誤佩戴口罩的人員及時發現預警。

不過,更讓大眾關心的問題是:這會意味著機器可以直接“認出”戴口罩的人是誰么?

事實上,戴口罩的人臉檢測和人臉關鍵點檢測精度都會因遮擋影響降低精度。戴口罩人群由于面部區域大范圍被口罩遮擋,現有算法無法準確檢測人臉位置、定位五官關鍵點,大大降低現有的人臉識別算法效果。由于口罩遮擋,人像信息減少,學習到的特征也隨之減少。具體而言,二維紋理信息會由于遮擋而丟失、三維形狀信息會帶有噪聲,干擾識別。

“戴口罩的人臉識別確實是趨勢,因為現在摘口罩去做識別,確實是一個危險的事情。我們正在給現有的數據集做處理,比如說,摳出來非遮擋部分包含眼睛、額頭,做一個人臉識別的訓練。然后也在嘗試另一種方法,就是對數據集進行口罩的添加,然后讓這個數據集的人臉對有口罩和沒有口罩進行識別的訓練,目前正在往這兩個方向做努力,后續會有一些進展會公布出來?!奔伍狝I產品工程中心高級總監翟新剛告訴第一財經。

記者從商湯科技了解到,目前應用商湯AI智慧防疫解決方案的出入口通行模塊,無需摘下口罩即可準確識別員工身份,記錄出勤,在人員戴口罩的情況下,露出50%鼻梁時通過率可達85%。同時,還可設置對是否佩戴口罩進行識別,規范員工必須佩戴口罩進入辦公區。這個模塊可獨立部署,也可與其他模塊組合搭配,實現多層次防疫?!澳壳斑@個產品或者說技術僅在辦公區域使用?!鄙虦萍挤矫嫦虻谝回斀浢鞔_了這一技術的應用范圍。

加快模型部署與產品化

人臉口罩檢測模型的開源以及相關產品的研發也在加速之中。嘉楠方面表示下一步將在算法和模塊方面積極推進。

搭載人臉口罩檢測模型的模塊是PaddlePi-K210,是去年5月由嘉楠與百度聯合發布的終端運算產品,可打通百度PaddlePaddle模型設備端部署解決方案,使用公版模具就可以一直支持開發者做到產品小樣階段。內置由嘉楠自主研發的AI芯片勘智K210是專門處理視覺任務的計算模塊KPU,可以實現圖像分類、人臉識別及檢測、目標檢測等功能。在QVGA網絡輸入下,該芯片80類目標檢測模型幀速率可達到35幀/秒。

嘉楠表示將推進開源人臉口罩檢測模型,并為開發者提供詳細的工具鏈?!拔覀兎浅g迎更多的開發者加入進來,對這個模型進行二次甚至多次優化?!奔伍狝I研發人員表示,希望通過大家共同的智慧,為疫情的緩解獻一份綿薄之力。


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