京东智联云推出口罩人脸识别“套餐” 全力保障努力工作的你针对这一防疫需求,京东智联云宣布推出

　　新冠病毒疫情席卷全球,中国经过几个多月众志成城的抗疫奋斗,疫情防控形势持续向好,生产生活秩序正在加快恢复。但此次此刻,人们绝不能放松警惕,特别是国际疫情快速蔓延带来的境外输入性风险。为此,国务院应对新型冠状病毒感染肺炎疫情联防联控机制印发的《企事业单位复工复产疫情防控措施指南》中提出,各单位应暂时停用指纹考勤机,改用其他方式对进出人员进行登记。可见,在确保疫情防控到位的前提下,如何实现安全平稳有序开工,尽快恢复正常生产,成为每个企业将要面临的考验。

----京东智联云推出口罩人脸识别“套餐” 全力保障努力工作的你//----

　　针对这一防疫需求,京东智联云宣布推出最新人脸识别技术,即使戴上口罩的情况下也能精准识别人脸,识别准确率高达98.6% 。加上此前推出的口罩佩戴检测和京东智能温感筛查系统,让京东智联云形成了口罩佩戴检测+戴口罩人脸识别+京东智能温感筛查系统的多项产品组合,全力保障努力工作的你。

　　多场景适用的“硬核”技术准确率高达98.6%

　　事实上,佩戴口罩属于大面积人脸遮挡,是业界公认难题,主要体现在:佩戴口罩进行识别时,算法无法准确检测人脸位置、定位五官关键点,降低了识别效果;算法依赖海量的训练数据,并需并进行人工标注;佩戴口罩的不仅仅影响人脸比对模块,还会影响到人脸检测、跟踪等多个模块,对整个系统带来很大的干扰影响。

　　京东智联云技术研发人员表示,“当前人脸识别模型多是基于深度神经网络,需要获取到足够充分的训练数据用于训练模型。由于直接从现实场景采集大量带口罩人脸识别训练数据比较困难,所以除了少量现实场景数据外,京东智联云还采用多种方法生成大量模拟带口罩的训练数据。首先我们仔细研究了一般口罩的遮挡区域,并采用自研的人脸106点关键点模型检测人脸关键点,依据人脸关键点生成口罩区域mask,并通过该mask为人脸加上随机颜色的虚拟口罩或者口罩模板。 ”

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　　在算法模型训练的过程中,为了让模型更关注非口罩区域,京东智联云参考了胶囊网络的建模方式并且引入注意力机制在模型训练中。实验证明,对人脸识别最重要的特征集中于人脸上半部分,尤其是眼睛和眉毛。因此,如果能够让人脸特征模型充分学习到该部分的特征,戴口罩的人脸识别的精度会有显著的提升。 “我们还发现在不戴口罩数据上训练的模型对戴口罩的人脸依然有一定的识别能力,所以我们先在大量的不戴口罩的常规人脸数据上进行模型训练,然后再通过domain adaptation将模型迁移到戴口罩人脸识别数据上继续训练。 ”上述技术研发人员表示。

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　　在模型部署使用时,京东智联云技术研发人员先对检测到的人脸进行口罩佩戴检测以及识别口罩是否正确佩戴,识别率达98%以上。同时,利用上述戴口罩的人脸特征模型对戴口罩的人脸进行特征提取,并与底库人脸特征进行比对,从而实现戴口罩的人脸识别。目前,口罩人脸识别模型在公开数据集LFW(添加虚拟口罩)上准确率为98.6% 。