為了更好的助力復(fù)工復(fù)產(chǎn)期間的疫情防控，虹軟視覺開放平臺推出了口罩相關(guān)的人臉識別相關(guān)算法，包含“口罩佩戴檢測算法”和“戴口罩時的人臉識別算法”，全力支持合作伙伴和開發(fā)者研發(fā)相關(guān)“抗疫”應(yīng)用落地。
在人臉識別領(lǐng)域中，佩戴口罩屬于大面積人臉遮擋，一直以來都是公認(rèn)難題，難點主要體現(xiàn)在：
第一，人臉識別算法主要依據(jù)人臉面部特征進(jìn)行身份判定，佩戴口罩進(jìn)行識別時，算法無法準(zhǔn)確檢測人臉位置、定位五官關(guān)鍵點，大大降低了識別效果。
第二，人臉識別算法使用的深度學(xué)習(xí)技術(shù)依賴海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，短期內(nèi)難以收集到大量佩戴口罩照片，并進(jìn)行人工標(biāo)注；
第三，人臉識別算法包含多重模塊，佩戴口罩影響的不僅僅是人臉比對模塊，還會影響到人臉檢測、跟蹤等多個模塊，對整個系統(tǒng)帶來很大的干擾影響。
基于原創(chuàng)技術(shù)積累，虹軟視覺開放平臺針對原有人臉識別算法模型進(jìn)行了針對性升級，提升人臉可見區(qū)域權(quán)重，在局部特征增強(qiáng)方面設(shè)計了相應(yīng)策略，如加強(qiáng)了對眼睛、眉毛等重點區(qū)域的識別，佩戴口罩下的人臉識別準(zhǔn)確率達(dá)99.5％以上。
而在全新推出的“口罩佩戴檢測算法”上，虹軟視覺開放平臺針對口罩種類豐富、佩戴位置多樣等問題，在數(shù)據(jù)增強(qiáng)方面設(shè)計相應(yīng)策略，提升了模型魯棒性。該算法可有效識別是否規(guī)范佩戴口罩，如未佩戴口罩、錯誤佩戴口罩、用手或其他物體遮擋臉部等多種場景。復(fù)產(chǎn)企業(yè)、復(fù)課學(xué)校等可以利用該技術(shù)，及時提醒相關(guān)人員正確佩戴口罩，提升防控效率。
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