[人脸识别]疫情加速百度人脸识别变革：戴口罩也能准确识别，迅速上线 |戴口罩|

十三发自凹非寺
量子位报道 | 公众号 QbitAI
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。

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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。

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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。

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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。

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算法有了，但数据不够用来训练，又该怎么办呢？
一个传统的办法，就是在现有的人脸图像上“贴”上口罩。
但这样处理后的实验效果并不明显，原因是在真实场景中，人脸姿态会有变化，并且不同场景采集的图像存在一定的差异性。
针对这个问题，百度视觉采用了基于人脸关键点的3D图像融合技术。
这样处理后，不仅解决了人脸姿态变化带来的口罩形变和遮挡问题，还生成了更加自然、真实的照片。

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通过收集市面上各种颜色、大小和样式的口罩图片，与之前积累的未佩戴口罩人脸图片进行融合，快速合成了各种场景、海量真实的戴口罩训练照片。
最后一座大山，人脸识别系统各模块(环节)之间的问题。
百度视觉对此做了一系列的优化。例如：
检测算法方面，采用了百度最新的PyramidBox-lite检测算法，并加入超过10万张口罩人脸数据训练，在准确率不变的情况下，召回率提升了30% ，佩戴口罩的人脸检测准确率超99%以上。
口罩分类算法方面，基于人脸关键点网络，抽取了具有丰富面部语义信息的人脸特征表示，并基于该特征进行口罩遮挡判断，还通过PaddleSlim进行模型压缩，大小缩小了3倍多。
问题解决了，性能效果又如何？
优化了识别效果之后，在佩戴口罩情况下人脸识别，准确率出奇的高，速度出奇的快！
但单从理论上解决难题是不够的，应用到急需的场景中才是关键。

[人脸识别]疫情加速百度人脸识别变革：戴口罩也能准确识别，迅速上线

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