對于三維人臉識別公司來說，戴口罩這件事不太一樣。最近，在一家人臉識別方案公司發(fā)生一件怪現(xiàn)象，有戴著口罩的員工在刷人臉識別門禁（并不具備戴口罩識別功能）時，居然可以識別開門。這到底是門禁產(chǎn)品自我進化？還是此人天生異相？歡迎收看今天的走進……人臉識別。

“模擬戴口罩”

由于新型冠狀病毒肺炎疫情的持續(xù)蔓延，出門戴口罩已經(jīng)成了人們近期的習慣，而帶有人臉識別功能的設備如手機、門禁等，突然翻臉不認人，尤其在人群密集場所，門可以不開，這口罩萬萬不能摘。

當然許多AI公司并不是吃素的，春節(jié)期間加班加點，就是為了讓人臉識別設備重新認識你。在《口罩封印不了人臉識別》一文中，筆者整理并采訪了一些業(yè)內(nèi)公司，但都有一個共同點，都是二維人臉識別。

對于三維人臉識別公司來說，戴口罩這件事不太一樣。戴上口罩讓設備六親不認的主要原因是人臉關鍵點檢測的精度受影響，人像信息減少，導致學習到的特征判別性隨之較少。二維識別叫“紋理信息丟失”，三維叫“形狀信息帶有噪聲”。

該怎么做呢？

“二維人臉識別的通常的做法是，根據(jù)二維圖片上的人臉關鍵點，將二維的口罩貼圖和二維圖片中的人臉做一個對齊，然后根據(jù)口罩的mask圖來完成填加口罩操作?！钡谋R深視【1】對TechSugar解釋道：“三維識別先重建三維人臉模型，再將口罩的三維模板模型與三維人臉模型做非剛性對齊，從而完成模擬加口罩的操作。”

簡而言之，戴口罩人臉識別對于算法工程師來說，第一件事也是戴口罩。畢竟很難在短時間內(nèi)采集得到數(shù)十萬的戴口罩數(shù)據(jù)。

從技術上來講，數(shù)據(jù)端，通過各種途徑生成大量二維、三維遮擋數(shù)據(jù)，用于優(yōu)化網(wǎng)絡；算法端則是增大眼睛部分特征，通過局部特征與全局特征相結(jié)合的方式，提升模型在遮擋情況下的識別率。

三維的優(yōu)勢在哪里？

對于戴口罩人臉識別這件事，先要看清一個產(chǎn)品的話術，“戴口罩識別”與“戴口罩身份識別”有著本質(zhì)上的區(qū)別，前者只需檢測有無戴口罩。

而后者在需要識別的底庫變得非常巨大時，又是另一番景象。

“底庫變得特別大的時候，局部遮擋的二維人臉識別準確率就會極具下降，而加入深度信息的三維人臉識別，一般會有20%-30%的準確率提升?！钡谋R深視公共安全事業(yè)部總經(jīng)理兼戰(zhàn)略產(chǎn)品部總經(jīng)理陶忠琦在提及二維與三維人臉識別準確率差異時如此說道。

在測試級中，的盧深視的三維戴口罩人臉身份識別的準確率可以達到97%，標準底庫可做到三萬人，加上輕網(wǎng)絡模型支持達到十萬人級別，重網(wǎng)絡可達到百萬級以上。接下來的盧深視將會對方案算法做魯棒性的提升。

據(jù)介紹，其采用基于人臉全局特征及局部特征相結(jié)合的方法，同時充分利用人臉未遮擋部位的三維幾何信息進行三維人臉識別研究，相對于普通的二維人臉識別能夠有效應對戴口罩等遮擋場景的人臉識別。

成立于2015年的的盧深視，在2014年就開始籌備團隊建立工作，也是在那時，公司開始采集三維數(shù)據(jù)。目前，的盧深視在某邊疆省份落地3000多套3D設備，并建立了省級規(guī)模的人像數(shù)據(jù)庫，持續(xù)使用將近5年，采集得到的實戰(zhàn)數(shù)據(jù)千億級別，累計ID近3000萬，里邊涉及多民族及對應服飾頭飾的識別，有過部分遮擋面部識別的技術積累。

的盧深視三維技術與蘋果Face ID同源，在談及結(jié)構(gòu)光與ToF區(qū)別時，陶忠琦稱：“由于投射器的原因，目前ToF的數(shù)據(jù)精度并不能滿足人臉識別，可用作活體檢測，更適合于低成本門禁，代替用A4紙就能攻破的二維識別。而在近距離人臉識別上，結(jié)構(gòu)光還是最理想的路線。”

技術之外

“目前整個供應鏈都處于緊張狀態(tài)，不涉及測溫模塊還好，根據(jù)我們供應鏈的口徑，三月初可以拿到貨?！?在技術較量之外，陶忠琦這句話表明當前的挑戰(zhàn)還有供應鏈問題。

對于的盧深視來說，此次戴口罩人臉身份識別方案并不是賺錢項目，不過隨著人們整體疫情防范意識的提升，未來是否有機會也說不準。

“疫情過后，一定會有一次全面性的復盤，可能會推動整個產(chǎn)業(yè)需求的發(fā)展，在產(chǎn)業(yè)推動的過程中，成本也會降低?！?陶忠琦提到了產(chǎn)業(yè)鏈中關鍵的兩個字——成本：“去年，三維識別單是相機這一塊，成本就下降了50%，主要是靠人臉識別來驅(qū)動整個產(chǎn)業(yè)鏈的成熟?！?/span>

成本下降的背后并不是某個產(chǎn)品變便宜了，而是隨著需求的增大，讓器件變得便宜，這也是所有電子產(chǎn)品的趨勢。

對于三維識別來說，在人臉支付上存在很大潛力。此外，“三維識別還會在側(cè)臉識別、醫(yī)美領域、車機系統(tǒng)、智慧屏幕等未來場景有一席之地?！?陶忠琦暢想三維識別未來時表示：“但二維和三維一定是并存的狀態(tài)，并不是誰替代誰?！?/span>

那么本文開頭所提到的案列到底是怎么回事？顯然這是三維人臉識別的優(yōu)勢所在，如果你沒被遮擋的部分被識別的信息量達到設備的閾值，就可以被識別。換言之，三維人臉識別下，臉部信息更豐富者更有優(yōu)勢。如果用數(shù)學極限法來看，只要你臉足夠大，戴帽子+戴口罩也難不倒三維人臉識別。

【1】備注：的盧深視是一家專注三維機器視覺和人工智能領域的高新技術企業(yè)，成立于2015年8月，總部位于北京，在杭州、合肥兩地設有研發(fā)中心，在結(jié)構(gòu)光深度感知、三維實時高精度重建、三維跟蹤識別及感知等技術方向上，處于國際領先地位。