【环球网智能报道 记者 张阳】新型冠状病毒肺炎疫情的爆发，给世界人民的生命健康造成了巨大威胁，也在相当大程度上改变了人们的生活方式。疫情期间，佩戴口罩，成为人们外出的必备"通行证"，但是佩戴口罩后，对人们习以为常的生活方式也带来了诸多不便，尤其是在手机人脸解锁，人脸识别支付，人脸识别通过门禁闸机等方面。

　　随着城市逐渐复苏，在机场、车站这些人员流动性巨大的公共场所，一对一检测不仅效率低下，更容易造成人群的交叉感染。一时之间戴口罩的人脸识别，成为AI领域的热词，各大人工智能公司也纷纷投入研发，升级算法，解决当前难题。

　　戴口罩人脸识别技术难点

　　戴口罩的人脸识别场景，主要应用方向在于，一方面确认人员是否戴口罩，另一方面需要确认戴口罩人身份，同时搭配上热成像体温检测手段，实现大人群流量的快速、准确检测。那么戴口罩的人脸识别有哪些技术难点呢？环球网智能采访了在3D人像识别领域拥有丰富经验的卢深视副总裁朱海涛。

　　疫情发生以来，的卢深视对大库大通量无感比对、严重遮挡人脸识别等方向进行技术攻关，率先形成了涵盖针对人流管理的人证比对方案、针对预控疫情的多人智能通过筛查方案，目前解决方案已经交付并应用于温医大一院、温州疾控中心及多所幼儿园、车间、企业。

　　据朱海涛向环球网智能介绍，"戴口罩人脸识别的主要难点在于：人像信息减少，学习到的特征的判别性随之较少。具体而而言：二维纹理信息会由于遮挡而丢失、三维形状信息会带有噪声；另外，口罩类型比较多且口罩遮挡程度不一，如何更多地利用非遮挡区域的信息也是一个影响因素。"

　　朱海涛说："有遮挡的面部识别其实本身就属于研发规划中的既定项目，原本主要应用在安防、反恐领域，主要针对的是使用帽子、围巾、墨镜等饰物遮挡面部的情况。因为疫情的出现，大家都需要戴口罩，客观上推动了项目的专项进展，针对口罩识别的研究在1月中旬启动，花了2周时间，在一月底左右实现落地，当然在实际部署之后，我们也在持续调优。"

　　3D技术优势明显

　　成立五年的卢深视针对安防、安保、边检的相关产品已积累大量实际应用案例，在3D人像识别方面有深厚的技术积累，核心技术与苹果的技术同源，并实现了迭代超越，对人脸识别上实现了完全的三维识别，这不仅在数据采集上，在算法识别上同样也是针对三维数据的人脸识别算法。在结构光深度感知、三维实时高精度重建、三维跟踪识别及感知等技术方向上，处于国际领先地位。

　　"三维机器视觉技术相较于传统二维视觉，具有极高安全级别的防作伪优势，可以抵抗照片、面具、头模等多种攻击手段。除此之外，三维机器视觉技术受光照干扰小，室内室外、白天黑夜或者复杂光线条件下情况都能正常使用。"朱海涛对记者介绍道。

　　朱海涛给记者举了个例子，"现在大家熟悉的手机人脸识别解锁，早期的技术里用照片也可以实现解锁，那就是二维识别，安全级别比较低，现在很多手机使用的是'半三维'解决方案，即只是将深度信息用于防伪，但是识别的环节仍然使用的是二维识别的算法。虽然确实能够提升防伪能力，准确性也更高，但在安全性和识别率方面的提升依然有限。"

　　攻关人体数字孪生

　　在疫情防控期间，配合测温模块，的卢深视参与构建的多人智能通过筛查方案迅速投入使用。该方案利用热成像体温检测手段配合人脸识别及比对技术，可快速确定体温异常人员及其身份。部署灵活，并且整个筛查过程无感、大角度可识别，可以高效满足疫情防控需求。

　　疫情防控的特殊需求，让AI技术的落地应用前进了一大步，但是人脸识别只是AI领域的一个应用方向，关于机器视觉还有很大发展空间，对此，的卢深视非常认同，并且早已在悄然布局。

　　朱海涛表示，"的卢深视致力于研究以'人'为标的物的3D机器视觉、机器智能构架，通过对物理世界'人'的身份、行为、轨迹的精细数字化，将数据脱敏之后，可以用来支撑大安全、大支付、大消费的应用场景，用三维重新定义智能世界。

　　除此之外，的卢深视还在攻关基于三维机器视觉的人体数字孪生项目，通过构建参数化模板，重建出三维人体模型，获取人体形状和动作信息，目前，的卢深视的人体数字孪生项目可实现人体三维高精度重建及误差小于1mm的人体测量技术，可适用于虚拟形象驱动和各种真人模型进行动作驱动。不仅如此，的卢深视的三维机器视觉技术还可支持高精度人脸表情驱动，能够高精度还原表情细节，对各种卡通形象进行表情实时驱动，移动设备帧率达到40帧/秒。"

　　随着3D技术在数字孪生方向的不断成熟，那意味着，未来我们很有可能看到外观、动作、表情更像真人的可互动的3D虚拟人。