近日，全国多地采用的人脸识别测温设备引起了人们的广泛关注，毫秒测温，过检无停留，上班不排队，测温不接触，戴口罩也能快速“刷脸打卡”。
人脸识别与红外成像仪的结合无疑给疫情管控带来了极大的便利，除了无需摘下口罩快速识别额温的特点外，人脸识别+红外线测温技术还能够进行精准追踪体温异常人员。在提升通行效率的同时也降低了交叉感染的风险。
此前，人脸识别+红外测温被误认为能够带着口罩识别身份a信息，虽然在理论上来讲这件事是可行的，但到目前为止，还没有应用于机场车站等人流密集场所。
首先我们来了解一下，人脸识别是怎么识别身份a信息的。在摄像机捕捉到图像后，首先要对捕捉到的图像进行灰度矫正、光线补偿、直方图均衡化、噪声过滤等一系列操作。简单理解就是，你拍了一张自拍照，在发朋友圈前，要将这张照片“p”一下，瘦脸、美白、磨皮等。人脸识别处理图片的过程当然要复杂的多，这是为了更准确的标定出人脸的位置和大小，已经对面部、身体特征数据化等。在经过这一系列的处理之后，算法得到了人脸的数据，再和数据库中存储的特征模板进行查找匹配。
现阶段人脸识别技术对于人脸属性的提取还包括性别、年龄、表情、眼镜、口罩、胡子等信息的提取；对于样貌特征包括上衣类型、下衣类型、上衣颜色、下衣颜色、背包、帽子等属性信息的提取。由于局部人脸所含的特征信息较少，对于现有的算法而言，特征越多，识别率越高；而特征信息越少就意味着数据重复的可能性变大，识别准确率将会降低。目前大部分企业采用的深度学习算法，通过大量的人脸样本训练的方式来学习识别，可以一定程度上提高局部信息识别的准确率。
从这个角度来看，戴口罩人脸识别确实可行。口罩尽管遮挡了部分人脸特征，但基于算法匹配，数据库对比，从头发、身形、穿着等方面，依旧可以判断收集的图像与数据库中是否一致。毕竟观察细致的人也能够一眼认出朋友的背影，人工智能在这个方面显然会比人更靠谱。
既然可行，为什么没有应用到机场、车站呢？
遮挡面部的识别，需要更多的数据对比，这时候的人脸识别无形中成为了人体识别。一方面，识别准确程度受到环境光照、人流密集程度、角度等问题的影响。另一方，在人流量大的机场、车站等场所，人脸识别还受人脸数据库样板限制。如果要实现准确识别人员a信息，首先就要录入通行人员的近期全身照片，还要进行算法训练，很明显在现阶段无法补足如此庞大的数据库。现在被大家所认识的人脸识别+红外测温仪器，在人脸识别方面只是做人脸定位，这样是为了更好的识别人脸位置，定位额头，测量额温。
此前旷视ai测温也被大家所误解，旷视科技回应称，ai测温的原理是：ai 测温可以理解为ai+测温，第一步，通过 ai 技术快速定位额头（较为准确的测温位置）；第二步，利用热成像摄像机对该额头进行精确测温。所谓“口罩”人脸识别，是误解，一个小的新技术是如何在戴口罩的情况下，找到每个人的额头区域，确保远程测体温准确。
当然，为了保障企业复工安全，不少企业也引进了戴口罩人脸识别考勤。这样的考勤机器所依托的数据库需要员工提前录入数据，才能够进行信息对比。
最后，不得不提到的就是信息安全。在人脸识别产品价格逐渐下降的同时，如何在便利与隐私安全之间找到平衡点十分关键。人脸识别技术的研究已经有近50年的历史，但实际大规模应用却是在近几年。作为一种生物识别技术手段，人脸识别在安防的重要性毋庸置疑，早在2001年，美国发生“911”事件，华盛顿考虑在机场出入境使用生物识别技术强化身份认证和黑名单管理，拉开了生物识别技术在机场应用的帷幕。
据前瞻产业研究院数据，我国人脸识别市场规模约占全球市场的15%左右，2018年，我国人脸识别市场规模为25.1亿元，2010年至2018年年均复合增长率为30.7%。前瞻产业研究院预计，人脸识别市场规模平均复合增长速度将保持23%，到2024年，市场规模将突破100亿元。较高的增长速率与良好的应用前景使得人脸识别行业赛道上人满为患，且不乏技术与资金实力雄厚的“大佬”：商汤、云从、依图、旷视等专门成立从事人脸识别技术研发应用的创业型公司，老牌安防企业海康威视、大华股份等，同时还有互联网巨头腾讯、阿里、百度以投资或自有研发团队的形式进入人脸识别领域。
从市场发展情况来看，人脸识别无疑成为继指纹识别之后，生物识别领域的一颗明星。人脸识别在无感、便捷方面远超指纹识别。人脸识别的隐私风险也成了人们关注的焦点。从法律层面来看，人脸识别领域缺少行业规范，尚处于无法可依的状态，用户若被侵犯权益，很难通过法律途径维权。因此，也需要有关部门确定技术使用的合理范畴，划定权责边界。而这也是人脸识别技术在民用市场渗透率不高的重要原因。
这样的人脸识别，你还期待吗？
作者：摆渡人来源：慧聪物联网

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