2020 年新春伊始，突如其來的新冠肺炎疫情嚴重擾亂了我們的生活節奏。口罩對疫情防控起到了重要的作用，因此成為了人們生活中的必需品。佩戴口罩會遮擋大量的面部區域，導致原有的“人臉識別系統”突然間失效了。在公共區域摘下口罩完成人臉識別，不但會耗費大量不必要的時間，還會增加被感染的風險。
疫情為當下的人臉識別系統提出了全新的要求和挑戰：在佩戴口罩場景下如何高效的完成人臉識別。為了解決上述的挑戰，現有的人臉識別系統需要從人臉檢測、人臉對齊以及人臉識別模塊優化等幾個主要的方面進行針對性的優化和提升。
1. 人臉檢測模塊優化
人臉檢測是人臉識別系統最重要的組成部分之一，一旦人臉檢測失敗或檢測結果出現較大偏差，都會嚴重影響後續人臉識別的效果。人臉檢測算法在佩戴口罩場景下檢測結果誤差較大，主要是因為缺少相關的訓練數據。因此可以通過豐富訓練數據、有針對性地設計數據增強策略方法等來提升人臉檢測算法的魯棒性和準確性。
2. 人臉對齊模塊優化
人臉對齊又被稱為人臉關鍵點定位，該算法通過在人臉圖片上標定出一些具有特殊語意信息的點，然後通過這些點對人臉進行仿射變換。當面部大部分區域被口罩覆蓋時，人臉關鍵點定位算法的精度會急劇降低，進而影響人臉識別系統的精度。針對目前這一狀況，可以使用 GAN、3D 圖像融合等技術來快速合成海量訓練數據，實現對佩戴口罩的人臉精準的關鍵點定位，完成人臉對齊任務。
3. 人臉識別模塊優化
被口罩覆蓋的面部區域包含大量用於人臉識別的特徵信息，這些信息的缺失將會導致人臉識別系統出現嚴重的錯誤。目前解決這一問題的主要方法是通過修改深度神經網絡結構同時加入更多注意力機制，使模型可以更多地關注到未被口罩遮擋的眼部區域，同時結合臉型等面部結構特徵來提升人臉識別系統在“口罩人臉識別”這一特殊場景下的精度。
人臉識別系統作為一個典型的例子，在這次疫情期間所暴露出的問題，讓我們清楚地認識到人工智能技術在實際落地時還有很多具體的細節需要優化和改進。無接觸式測溫、無人車送貨、AI 輔助診療等技術在抗擊疫情鬥爭中的大量使用，也讓我們看到了人工智能技術所蘊含的巨大潛力。我相信人工智能技術一定會在科學抗疫助力復工復產的道路上發揮出更大的作用和價值。
