口罩人脸识别为春运期间疫情防控提供助力 - 安防知识网

近日，交通运输部运输服务司副司长王绣春对外透露，按照上级部署，相关部门正在为春运制定《2021年春运期间交通运输疫情防控方案》，内容包括加强从业人员监测和防护;严格落实乘客测温、查验健康码、佩戴口罩、"一米线"等防控措施;积极推进人脸识别、电子客票等"无接触"服务。从方案内容中可以发现，防控重点落在了"无接触"服务方面，并突出了人脸识别技术的重要作用。

　　事实上，作为当前生物识别领域最成熟的技术之一，人脸识别早已在机场、火车站、公交、地铁等交通出行场景下成熟应用，尤其是应用于车票核验与实名制乘车方面，不仅可以缩短验票流程，乘客也无需随身携带纸质票据，让无接触"验票"成为可能，极大提升了效率与便利性。

　　此外在交通出行的疫情防控中，人脸识别与红外测温技术结合也会发挥巨大的作用。比如武汉天河国际机场的公安干警所配备的智能测温头盔，面对往来如织的庞大人流，仅需扫一眼即可完成对前方数米范围内所有目标人员的扫描测温。如发现发热人员，头盔会立刻声光报警。

　　上述测温过程就是基于"红外热成像技术"实现的，但是单纯的热成像无法区分检测目标是人还是周围物体。结合人脸识别技术之后，设备可以精准锁定面部并以此作为测温目标，将周围干扰因素精准"分割"，真正实现远程、无接触、自动测温。

　　在此基础之上，公交乘车还逐渐将无接触验票与测温结合。如黄山公交集团所使用的"智能人脸测温+刷脸乘车支付"系统，同时集成了人脸识别算法、额头检测算法与红外热成像技术，乘客在"刷脸-支付-乘车"的同时直接完成体温测量。该系统解决了原本需要司机手持测温枪为乘客测量体温的问题，既提升了城市公交的运营效率，也为公共出行的疫情防控提供了保障。

　　不过值得注意的是，当前使用场景下，人脸识别在应用时会面临着佩戴口罩，从而影响识别效果。从技术角度而言，佩戴口罩属于大面积人脸遮挡，一直以来都是人脸识别领域公认的难题。

　　普通人脸识别算法在识别佩戴口罩的目标时，会出现大量误识和拒识，需要引入大面积遮挡下也能使用的人脸识别算法。目前能实现该功能的人脸识别算法并不多，就目前的测试结果与使用反馈来看，笔者比较推荐虹软视觉开放平台的ArcFace 4.0算法。上文提及的热成像智能头盔与"智能人脸测温+刷脸乘车支付"系统所使用的都是虹软算法。

　　虹软视觉开放平台是业内知名的视觉AI算法提供方，以提供免费、离线的算法SDK著称。该平台不久前发布的ArcFace4.0算法精度大幅提升，进一步降低了误识率和拒识率。值得一提的是，即使在佩戴口罩与无口罩并存的复杂场景下，无需开发者额外进行开发操作，ArcFace4.0就能够无缝兼容，完成精准识别，为疫情防控中基于人脸识别的无接触服务提供了关键性技术支持。

　　另有一点因素也值得重视，虹软视觉开放平台所提供的算法SDK可以离线运行，不受网络环境影响，这对于需要部署在车站等人流密集、网络状况糟糕的环境下的设备特别友好。

　　同时，在全球疫情反复的当下，红外人脸识别测温一体机在各国需求都很大。如果国产设备出口海外(事实上这已经相当常见)，需要考虑算法对海外人群的适应性，避免出现大量误识、拒识而影响产品体验。

　　国外市场区域众多，人脸识别算法需要考虑口罩、帽子、络腮胡等大面积脸部遮挡，不同肤色人群在在逆光、暗光、侧光等各类复杂光线条件下的识别，以及光头可能会导致算法混淆人脸和环境边界的问题。就目前测试结果来看，ArcFace4.0各项都有上佳表现，鲁棒性良好。

　　即将到来的春运将会是一场严峻考验，地铁、车站、机场等重点防控区域不仅人员密集，而且拥有较多通道出入口，在现场保障人员有限、人员流动性强的情况下，极易出现漏检的隐患。支持佩戴口罩检测的红外人脸识别测温设备的出现，对解决该问题将有极大帮助，因此能成为《2021年春运期间交通运输疫情防控方案》的杀手锏。