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復工戴口罩怎么識別人臉?京東數科這項技術可以
上海市模具技術協會-上海模具信息網 時間:2020/2/27 12:28:43



疫情之下,對于企業來說,如何在復工之后保護好每一位員工的身體健康?2月21日,國務院聯防聯控機制印發的《企事業單位復工復產疫情防控措施指南》要求:暫停使用指紋考勤機,改用其他方式對進出人員進行登記。看來,無接觸模式的刷臉入閘成為這一特殊時期的首選方案。然而,摘下口罩刷臉、不規范佩戴口罩甚至未佩戴口罩無異于為疫情傳染鋪就溫床,對員工健康埋下隱患。


為助力安全復工復產,京東數科在人臉檢測、人臉識別等技術進行重點攻堅,實現實時檢測戴口罩人臉、對未佩戴口罩或錯誤佩戴口罩的人員及時發現,并進行語音提醒,在此基礎上,還增強對人臉可見區域的人臉識別魯棒性,用數字科技為企業響應復工復產構筑了第一道防疫屏障。


      口罩場景下人臉檢測準確率超99.87%

      京東數科自研的輕量級人臉檢測器Centerface,可以同時預測面部框和界標位置,在速度和準確性上均表現出色。京東數科提出的方法,通過將人臉檢測和對齊轉換為標準關鍵點估計問題,克服了以前基于錨的方法的缺點。實驗結果表明,Centerface能夠以較小的模型尺寸實現實時速度和高精度,從而使其成為大多數人臉檢測和對齊應用程序的理想選擇。針對戴口罩場景下的五官遮擋,京東數科在現有wideface數據集的基礎上增加口罩遮擋數據集來訓練,大大提升了模型魯棒性。


目前,口罩場景下的人臉檢測算法準確率超過99.87%,召回率超過98.3%。

Centerface可有效識別出多種口罩佩戴情況


口罩屬性識別


京東數科目前針對人臉眼部以下口罩可能覆蓋的部位進行特征學習的算法優化,能夠在員工刷臉入閘場景中,有效檢測和識別出規范佩戴口罩、不規范戴口罩、未佩戴口罩三類情況,并能做到在正常拍攝角度(如:門禁)和大角度復雜場景下(如:監控)精度無損失。


同時,針對市面上出現的多種類型的口罩均能做出判斷,平均召回率達到99%以上。

戴口罩人臉識別

為了解決當下戴口罩人群面部區域大范圍被口罩遮擋給人臉過閘帶來的挑戰,京東數科從算法和數據兩個角度出發,針對戴口罩人員的人臉識別技術進行了模型優化與用戶體驗度升級:


    在算法層面,引入注意力機制,加大鼻部以上特征的訓練權重,使模型更加關注非遮擋人臉區域,盡可能地降低各種樣式口罩帶來的干擾,此外,還顯示引入局部人臉區域提取人臉特征,融合到全局人臉特征。

算法層面引入注意力機制進行優化


      在數據層面,京東數科通過合成各類口罩模板添加到數據集中,以模擬佩戴口罩真實場景,使得常規人臉識別模型能很好地遷移到佩戴口罩場景。上述兩方面優化,將使在佩戴口罩場景下的人臉識別通過率提升至接近常規人臉識別通過率。

在應用場景中,人臉識別技術可基于對用戶是否佩戴口罩進行的判斷,調用常規識別模型檢索注冊庫或針對口罩場景優化的識別模型檢索注冊庫,最大化提升人臉識別通過率。對于安全性要求極高的場景,可基于口罩遮擋判斷結果篩選出戴口罩或者口罩嚴重遮擋的人員,并進一步引導其進行其他方式,進行輔助身份驗證。


     不戴口罩,閘機將會有語音提示


      人臉識別技術已廣泛使用于各企事業單位、智慧園區、社區、校園、樓宇等場景的人臉識別考勤、門禁及出入口控制。以京東數科自研的刷臉門禁機為例,只需員工在設備前站定,人臉識別考勤機上攝像頭即可準確提取采集圖像的特征數據,與系統內照片的特征數據進行比對,快速輕松識別“自己人”,對未佩戴口罩的人員,還能通過語音提示,引導正確佩戴口罩,同步提醒防疫值班人員,做到主動式防疫管控,實現24小時全天候監管。此項技術還可用于泛安防、客流識別產品中。


      近年來,人臉識別技術已經從單模態逐步步入多模態的全新階段。京東數科自主研發的多模態人臉活體檢測算法,已在檢測中通過了人臉采集、圖像質量分類、活體檢測能力等多個測試項,能夠有效攔截不同環境條件下的“假臉”攻擊。近日,該算法正式通過國家金融IC卡安全檢測中心-銀行卡檢測中心(BCTC)的技術認證,達到國家認證的金融支付級安全標準,經BCTC檢測,京東數科多模態人臉活體檢測算法真人識別正確率達99.8%,二維和三維頭模的攻擊正確攔截率達100%。這意味著京東數科成為通過銀行卡檢測中心認證的人臉識別算法廠商。



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