為了更好的助力復工復產期間的疫情防控，虹軟視覺開放平臺推出了口罩相關的人臉識別相關算法，包含“口罩佩戴檢測算法”和“戴口罩時的人臉識別算法”，全力支持合作伙伴和開發(fā)者研發(fā)相關“抗疫”應用落地。
在人臉識別領域中，佩戴口罩屬于大面積人臉遮擋，一直以來都是公認難題，難點主要體現(xiàn)在：
第一，人臉識別算法主要依據人臉面部特征進行身份判定，佩戴口罩進行識別時，算法無法準確檢測人臉位置、定位五官關鍵點，大大降低了識別效果。
第二，人臉識別算法使用的深度學習技術依賴海量的訓練數(shù)據，短期內難以收集到大量佩戴口罩照片，并進行人工標注；
第三，人臉識別算法包含多重模塊，佩戴口罩影響的不僅僅是人臉比對模塊，還會影響到人臉檢測、跟蹤等多個模塊，對整個系統(tǒng)帶來很大的干擾影響。
基于原創(chuàng)技術積累，虹軟視覺開放平臺針對原有人臉識別算法模型進行了針對性升級，提升人臉可見區(qū)域權重，在局部特征增強方面設計了相應策略，如加強了對眼睛、眉毛等重點區(qū)域的識別，佩戴口罩下的人臉識別準確率達99.5％以上。
而在全新推出的“口罩佩戴檢測算法”上，虹軟視覺開放平臺針對口罩種類豐富、佩戴位置多樣等問題，在數(shù)據增強方面設計相應策略，提升了模型魯棒性。該算法可有效識別是否規(guī)范佩戴口罩，如未佩戴口罩、錯誤佩戴口罩、用手或其他物體遮擋臉部等多種場景。復產企業(yè)、復課學校等可以利用該技術，及時提醒相關人員正確佩戴口罩，提升防控效率。
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