中科視拓免費開(kāi)放口罩人臉檢測與識別技術(shù)

疫情初期，中科視拓緊急研發(fā)口罩人臉檢測與識別技術(shù)，可以自動(dòng)檢測是否佩戴口罩，又能實(shí)時(shí)進(jìn)行口罩佩戴場(chǎng)景下的人臉精準識別。

中科視拓免費開(kāi)放口罩人臉檢測與識別技術(shù)

全中科視拓免費開(kāi)放口罩人臉檢測與識別技術(shù)民抗疫形勢下，口罩已成為復工復產(chǎn)的標配。對于人臉識別技術(shù)廠(chǎng)商而言，兩個(gè)應用需求應運而生：

1、檢測人臉是否佩戴口罩；

2、在戴口罩的情況下依舊能夠實(shí)現高精度人臉識別。

疫情初期，中科視拓緊急研發(fā)口罩人臉檢測與識別技術(shù)，可以自動(dòng)檢測是否佩戴口罩，又能實(shí)時(shí)進(jìn)行口罩佩戴場(chǎng)景下的人臉精準識別。近日，隨著(zhù)技術(shù)測試成熟，中科視拓將免費開(kāi)放安卓版本口罩人臉檢測與識別技術(shù)，提供給生產(chǎn)抗疫產(chǎn)品的公司，支持復工復產(chǎn)抗疫工作。

圖｜口罩佩戴檢測

圖｜口罩下人臉識別技術(shù)

中科視拓口罩人臉檢測與識別技術(shù)作為SeetaFace人臉識別與感知計算解決方案的新亮點(diǎn)，應用部署方式靈活，能夠單機應用、聯(lián)網(wǎng)管理，還可以對接疫情平臺。

對于社區、寫(xiě)字樓、學(xué)校等防疫一線(xiàn)，日常需要進(jìn)行口罩檢查、人員進(jìn)出、防止陌生人進(jìn)入等管理工作，人工排查費時(shí)費力。中科視拓口罩人臉檢測與識別技術(shù)升級樓宇、電梯和出入口的人臉識別設備性能，實(shí)現無(wú)感通行、一臉通，內部人員可佩戴口罩直接刷臉進(jìn)出，訪(fǎng)客提前在系統后臺申請登記后也可戴口罩刷臉進(jìn)出。無(wú)接觸式操作避免摘下口罩導致的交叉感染風(fēng)險，同時(shí)有效減少人員排隊聚集現象，提高工作人員排查和管理外來(lái)人員的效率。

對于商場(chǎng)商鋪、高鐵、機場(chǎng)等人員密集、流動(dòng)性大的公共場(chǎng)合，口罩人臉檢測與識別能夠自動(dòng)檢測是否佩戴口罩，減少防疫工作人員工作量。人臉識別核驗身份，抓拍的數據可對接公安平臺，進(jìn)行人員布控和人員聚集管控，也適用于公安抓捕遮擋面部的逃犯等安防場(chǎng)景。

口罩佩戴檢測場(chǎng)景示例：

口罩下人臉識別場(chǎng)景示例：

技術(shù)原理

傳統的人臉識別是通過(guò)全臉關(guān)鍵特征點(diǎn)定位來(lái)實(shí)現的，而口罩遮擋了鼻子、嘴巴等大部分面部有效信息，影響識別準確率。中科視拓口罩人臉檢測與識別技術(shù)能夠自動(dòng)檢測并去除口罩信息，對未被遮擋的部位進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)精準定位，從而實(shí)現人臉識別。

01 人臉檢測

使用RetinaFace算法，基于MobileNet0.25骨干網(wǎng)絡(luò )，使用摻入50%帶口罩人臉的檢測數據進(jìn)行訓練，得到可以同時(shí)檢測戴口罩和未戴口罩人臉的檢測模型。

02 口罩檢測

在人臉關(guān)鍵點(diǎn)算法的基礎上，通過(guò)多任務(wù)訓練的模式，增加一個(gè)新任務(wù)用于人臉遮擋物分類(lèi)（未遮擋，口罩遮擋，手部遮擋等等）的識別，數據組成上增加了20%比例的戴口罩數據和其他人臉遮擋數據，并使用一般關(guān)鍵點(diǎn)模型進(jìn)行Finetune訓練微調，最終得到可以同時(shí)進(jìn)行關(guān)鍵點(diǎn)定位和口罩遮擋識別的模型。

03 戴口罩情況下的人臉識別模型訓練

通過(guò)摻入了20%以上戴口罩的人臉識別數據集訓練專(zhuān)門(mén)戴口罩識別模型，然后調整整個(gè)識別的Pipeline為先檢測是否戴口罩，如果判斷為帶口罩則使用戴口罩的識別模型進(jìn)行識別，否則使用常規識別模型進(jìn)行識別。如下圖示例：

04 SDK封裝

TenniS(Tenser based Edge Neural Network Inference System)是中科視拓自主研發(fā)的AI算法部署框架，提供從多個(gè)訓練框架到多種硬件平臺的通用部署能力。

通常AI算法是由專(zhuān)門(mén)的訓練框架（如TensorFlow、PyTorch、Caffe）訓練之后，通過(guò)一定手段進(jìn)行部署，根據部署平臺的需求，封裝成最終要使用的SDK。

TenniS框架的一般部署邏輯如下圖：

圖｜TenniS部署算法結構圖

中科視拓把核心的網(wǎng)絡(luò )結構等價(jià)轉換為T(mén)enniS的模塊，從而完成結果的推理。部署框架采用相同的預處理，并使用更新后的人臉識別的幾個(gè)步驟：人臉檢測、關(guān)鍵點(diǎn)定位、人臉特征提取，都是采用這種方式。在人臉特征提取的過(guò)程中，“預處理”就是通過(guò)人臉對齊，得到對齊裁剪好可以直接提取特征的圖片。這些經(jīng)過(guò)“預處理”的圖片，最終經(jīng)過(guò)框架的推理，得出最終結果。

圖｜TenniS支持的框架和硬件 

利用TenniS Module的高擴展性模型表達，中科視拓可以將各種深度學(xué)習的框架模型最終部署到各個(gè)運行平臺上。利用TenniS提供好的兼容性底層，還可以在各個(gè)平臺終端上部署自行標注的C++ SDK包。

2016年和2019年，中科視拓陸續開(kāi)源了SeetaFace1.0人臉識別引擎和SeetaFace2商用級人臉識別算法。此次免費開(kāi)放口罩人臉檢測與識別技術(shù)，一方面可以與更多的開(kāi)發(fā)者一起為企業(yè)、高校復工復產(chǎn)作出力所能及的貢獻；另一方面也可以推動(dòng)算法交流，加速AI行業(yè)協(xié)同創(chuàng )新。

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