前天(2020年2月12日)，針對“戴著口罩也能人臉識別”的傳言，曠視做出了回應，據(jù)稱，所謂戴著口罩也能人臉識別系誤解，實際上是在戴著口罩的情況下快速定位額頭，進行測溫，也可以理解為AI測溫。

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　　其實，人們帶上口罩之后會很難被人臉識別系統(tǒng)識別。一般而言，一個完整的人臉識別系統(tǒng)包含三大主要組成部分，即人臉檢測、人臉配準以及人臉識別。通過人臉檢測，我們可以從一幅圖像中提取出人臉區(qū)域。但是想進一步了解人臉的信息，就需要人臉特征點定位。人臉特征點定位是一種利用計算機分析人臉圖像，從而獲得諸如眼睛、鼻尖、嘴角點、眉毛以及人臉各部件輪廓點等等一些重要的特征點位置的技術。
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　　目前，口罩已經(jīng)成了全國人民出門的標配，有些還戴上了護目鏡、防毒面具等，這些防護用品遮擋了一部分面部信息，使得人臉識別技術幾乎無法正常使用，這對于只有面部識別一種身份識別方式的手機或設備而言，影響是很大的。值得注意的是，人臉識別在手機上的“水土不服”很有可能只是一個縮影，因為這項功能可不只是用在手機上，火車站刷臉進站也會遇到不便。目前人臉識別領域在針對純側面(±90°)、部分遮擋以及人臉檢測與特征定位聯(lián)合估計等問題的解決仍在研究。
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　　由此看來，單一的生物識別方式已經(jīng)開始難以滿足用戶需求，當下身份識別也并非只能通過人臉方式識別，指紋、靜脈、虹膜、步態(tài)、聲紋等均可以驗證用戶身份，多模態(tài)融合成為解決此問題的一個重要方向。以手機為例，密歇根州立大學生物識別和計算機視覺教授阿尼爾賈因(Anil Jain)曾表示，未來智能手機將同時集成有人臉、虹膜和指紋識別傳感器，用戶可以在不同交易中使用不同生物識別技術組合。
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　　值得一提的是，多模態(tài)識別方式將有效降低識別技術的風險。舉例來說，單獨的人臉技術可以被攻擊，聲紋也可能被攻擊，假設人臉識別被攻擊成功的概率是10%，聲紋被攻擊成功概率也是10%，但二者融合就會將被攻擊成功概率變成1%，這將對安全性帶來很大差別。這也是實現(xiàn)多模態(tài)融合的一大原因所在。
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　　目前，新的市場需求仍在不斷衍生，類似多模態(tài)識別的各類自主服務終端，包括政務、金融、保險、酒店等行業(yè)領域，可以預估至少有百億到千億級市場規(guī)模。個性化AIOT市場同樣充滿想象，酒店、商超及個人消費領域目前已針對多模態(tài)生物識別的技術應用展現(xiàn)出了新的探索模式，其他行業(yè)領域后續(xù)將陸續(xù)跟進，充滿未知的領域也同樣充滿想象。
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