全民抗疫形勢下，口罩已成為復(fù)工復(fù)產(chǎn)的標(biāo)配。對于人臉識別技術(shù)廠商而言，兩個應(yīng)用需求應(yīng)運(yùn)而生：
1、檢測人臉是否佩戴口罩；
2、在戴口罩的情況下依舊能夠?qū)崿F(xiàn)高精度人臉識別。
疫情初期，中科視拓緊急研發(fā)口罩人臉檢測與識別技術(shù)，可以自動檢測是否佩戴口罩，又能實(shí)時進(jìn)行口罩佩戴場景下的人臉精準(zhǔn)識別。近日，隨著技術(shù)測試成熟，中科視拓將免費(fèi)開放安卓版本口罩人臉檢測與識別技術(shù)，提供給生產(chǎn)抗疫產(chǎn)品的公司，支持復(fù)工復(fù)產(chǎn)抗疫工作。
中科視拓口罩人臉檢測與識別技術(shù)作為SeetaFace人臉識別與感知計算解決方案的新亮點(diǎn)，應(yīng)用部署方式靈活，能夠單機(jī)應(yīng)用、聯(lián)網(wǎng)管理，還可以對接疫情平臺。
對于社區(qū)、寫字樓、學(xué)校等防疫一線，日常需要進(jìn)行口罩檢查、人員進(jìn)出、防止陌生人進(jìn)入等管理工作，人工排查費(fèi)時費(fèi)力。中科視拓口罩人臉檢測與識別技術(shù)升級樓宇、電梯和出入口的人臉識別設(shè)備性能，實(shí)現(xiàn)無感通行、一臉通，內(nèi)部人員可佩戴口罩直接刷臉進(jìn)出，訪客提前在系統(tǒng)后臺申請登記后也可戴口罩刷臉進(jìn)出。無接觸式操作避免摘下口罩導(dǎo)致的交叉感染風(fēng)險，同時有效減少人員排隊聚集現(xiàn)象，提高工作人員排查和管理外來人員的效率。
對于商場商鋪、高鐵、機(jī)場等人員密集、流動性大的公共場合，口罩人臉檢測與識別能夠自動檢測是否佩戴口罩，減少防疫工作人員工作量。人臉識別核驗身份，抓拍的數(shù)據(jù)可對接公安平臺，進(jìn)行人員布控和人員聚集管控，也適用于公安抓捕遮擋面部的逃犯等安防場景。
技術(shù)原理
傳統(tǒng)的人臉識別是通過全臉關(guān)鍵特征點(diǎn)定位來實(shí)現(xiàn)的，而口罩遮擋了鼻子、嘴巴等大部分面部有效信息，影響識別準(zhǔn)確率。中科視拓口罩人臉檢測與識別技術(shù)能夠自動檢測并去除口罩信息，對未被遮擋的部位進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)精準(zhǔn)定位，從而實(shí)現(xiàn)人臉識別。
01人臉檢測
使用RetinaFace算法，基于MobileNet0.25骨干網(wǎng)絡(luò)，使用摻入50%帶口罩人臉的檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到可以同時檢測戴口罩和未戴口罩人臉的檢測模型。
02口罩檢測
在人臉關(guān)鍵點(diǎn)算法的基礎(chǔ)上，通過多任務(wù)訓(xùn)練的模式，增加一個新任務(wù)用于人臉遮擋物分類（未遮擋，口罩遮擋，手部遮擋等等）的識別，數(shù)據(jù)組成上增加了20%比例的戴口罩?jǐn)?shù)據(jù)和其他人臉遮擋數(shù)據(jù)，并使用一般關(guān)鍵點(diǎn)模型進(jìn)行Finetune訓(xùn)練微調(diào)，最終得到可以同時進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)定位和口罩遮擋識別的模型。
03戴口罩情況下的人臉識別模型訓(xùn)練
通過摻入了20%以上戴口罩的人臉識別數(shù)據(jù)集訓(xùn)練專門戴口罩識別模型，然后調(diào)整整個識別的Pipeline為先檢測是否戴口罩，如果判斷為帶口罩則使用戴口罩的識別模型進(jìn)行識別，否則使用常規(guī)識別模型進(jìn)行識別。如下圖示例：
04SDK封裝
TenniS(Tenser based Edge Neural Network Inference System)是中科視拓自主研發(fā)的AI算法部署框架，提供從多個訓(xùn)練框架到多種硬件平臺的通用部署能力。
通常AI算法是由專門的訓(xùn)練框架（如TensorFlow、PyTorch、Caffe）訓(xùn)練之后，通過一定手段進(jìn)行部署，根據(jù)部署平臺的需求，封裝成最終要使用的SDK。
TenniS框架的一般部署邏輯如下圖：
TenniS部署算法結(jié)構(gòu)圖
中科視拓把核心的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等價轉(zhuǎn)換為TenniS的模塊，從而完成結(jié)果的推理。部署框架采用相同的預(yù)處理，并使用更新后的人臉識別的幾個步驟：人臉檢測、關(guān)鍵點(diǎn)定位、人臉特征提取，都是采用這種方式。在人臉特征提取的過程中，“預(yù)處理”就是通過人臉對齊，得到對齊裁剪好可以直接提取特征的圖片。這些經(jīng)過“預(yù)處理”的圖片，最終經(jīng)過框架的推理，得出最終結(jié)果。
TenniS支持的框架和硬件
利用TenniS Module的高擴(kuò)展性模型表達(dá)，中科視拓可以將各種深度學(xué)習(xí)的框架模型最終部署到各個運(yùn)行平臺上。利用TenniS提供好的兼容性底層，還可以在各個平臺終端上部署自行標(biāo)注的C++ SDK包。
2016年和2019年，中科視拓陸續(xù)開源了SeetaFace1.0人臉識別引擎和SeetaFace2商用級人臉識別算法。此次免費(fèi)開放口罩人臉檢測與識別技術(shù)，一方面可以與更多的開發(fā)者一起為企業(yè)、高校復(fù)工復(fù)產(chǎn)作出力所能及的貢獻(xiàn)；另一方面也可以推動算法交流，加速AI行業(yè)協(xié)同創(chuàng)新。
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