口罩遮住半张脸人脸识别算法依旧快准狠 “三座大山”怎么翻？

疫情之下，口罩识别有多难，问问你的iPhone用户朋友就知道了。

在“刷脸时代”，戴口罩的人脸识别已然成为一个大问题。

传统的人脸识别算法，已经无法hold住这种大面积遮挡情况，主要难点有三：

一张口罩“封印”半张脸，直接丢失大量脸部特征；

短期内无法收集大量戴口罩人脸图像，算法训练难度大；

人脸识别系统包含检测、跟踪、识别等多个模块，对它们都会造成影响。

好消息是，AI工程师们逢山开路遇水搭桥，现在——戴口罩人脸识别——这座桥，已经搭好了，而且已经开放了。

来自百度视觉算法团队，技术方面自然也有保障。

不过，知其然最好还要知其所以然。如此模型，百度视觉算法团队是如何完成的呢？

接下来我们一一解密。

戴口罩人脸识别之难：如何快准狠

“三座大山”怎么翻？

首先是第一个难题，丢失了大量脸部特征，如何进行检测。

在人脸识别的过程中，会提取面部大量的特征点，而这些特征点的分布并不都是均匀的。

而且每个区域特征点所包含的信息量(用于身份认证)不同，例如，眼部区域就相比其他位置包含了更多的身份信息。

百度视觉就敏锐地观察到了这一点，找到了翻过这座大山的突破口。

他们通过采用基于空间位置的注意力机制特征学习，让算法更加关注对眼部区域的特征学习。

△基于空间位置的注意力机制特征学习

这样一来，就能将因为佩戴口罩、帽子等遮挡，所带来的信息丢失降到最低，也就能充分获取戴口罩人脸的身份信息。

关键词： 人脸识别算法