防疫新方案:亚略特戴口罩人脸识别技术赋能深圳医院防疫

发表于2022-04-25 19:18:51 分类:科技资讯 浏览次数:5次

前不久,苹果发布了iOS 15.4,新的功能更新可让用户在戴口罩时也能执行Face ID人脸识别,用于设备解锁或使用iCloud钥匙串,这在目前口罩出行成为常态的现实环境下可谓非常“应景”。


口罩人脸识别赋能一线防疫

其实,早在苹果之前,国内AI智能科技企业亚略特就已经发布了戴口罩人脸识别的产品。新冠疫情暴发之初,亚略特就敏锐预见了戴口罩对人脸识别的影响,迅速组织科研力量进行技术攻关,在原有人脸识别算法基础上进行优化,实现了戴口罩人脸识别的算法升级。而该升级算法在2020年5月就已开始用于其自身设备的SDK。

经过近一年落地应用的检验,目前,亚略特戴口罩人脸识别算法已经与易通行智能身份识别终端8200和P80完成适配,并在全国多个省市的重点防疫场所落地应用。在深圳市宝安人民医院、深圳宝安国际机场等一线防疫场所的出入卡口,都能看到亚略特戴口罩人脸识别设备的身影。内部人员可快速刷脸通行,患者、乘客等外部人员刷身份证或健康码通行,均无需摘口罩,减少疫情传播扩散的风险。


(图:亚略特8200部署于深圳市宝安人民医院)


(图:P80部署于深圳宝安国际机场)


3D图像融合技术实现高准确率识别

据介绍,由于戴口罩时面部部分信息缺失,生物特征点大幅减少,人脸识别难度由此增大。亚略特采用基于人脸关键点的3D图像融合技术,将市面上的各种款式、颜色、纹理的口罩图片,和已有的未戴口罩的人脸图像进行融合,从而获得大批量、比较真实的戴口罩人脸图像训练数据。

与此同时,亚略特不断优化特征学习网络,采用基于空间位置的注意力机制,让算法聚焦眉眼区域的特征学习。通俗解释就是强化眉眼部的特征点识别,弱化被口罩遮挡的口、鼻、两腮部分的识别,进而训练出针对戴口罩人脸的识别模型。

此外,亚略特戴口罩人脸识别模型可以充分获取戴口罩人脸的特征信息。测试10000对门禁场景下戴口罩的人脸图像比对,准确率为FAR=0.01%时FRR=1%。同时,该模型可在原人脸库上直接使用,无论用户之前注册时是否戴口罩,都可直接实现戴口罩人脸识别的功能升级,避免二次录入人脸数据的麻烦。

疫情防控常态化下,常规人脸识别技术无法精准识别戴口罩的人脸,摘下口罩识别则会给防疫工作带来风险,因此戴口罩人脸识别技术具有广阔的应用前景。亚略特戴口罩人脸识别设备部署在医院等防疫一线,在保证防疫效果的前提下实现了便捷快速通行,是科技赋能防疫的生动体现。

疫情防控期间个人手机认证、支付认证抑或组织身份认证、防疫核验都将越发依赖戴口罩人脸识别技术,在保障防疫安全之外,亚略特人脸识别算法和策略也将不断优化,拓展应用边界,从而更好地服务其他复杂的应用场景和用户需求。




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