飛凡科技推出戴口罩人臉識別新方案

　　在人工智能技術技術性飛速發展的時下，人臉識別運用已逐步完善，但在本次疫情中卻也遭遇了全新升級挑戰——口罩下的面部該怎樣進行分辨？根據原來的人臉識別算法，佩戴口罩會大大的危害人臉識別成功率，假如以便人臉識別脫下口罩，則又會提升感柒風險性。

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　　對于這一具體要求，以便更強的助推復工復產期內的疫情防治，太原飛凡科技人臉識別開發者平臺發布了口罩有關的人臉識別有關優化算法，包括“口罩佩戴檢驗優化算法”和“戴口罩時的人臉識別算法”，大力支持合作方和開發人員產品研發有關“抗疫”運用落地式。

佩戴口罩，為什么也可以保證％的分辨成功率？

　　在人臉識別行業中，佩戴口罩歸屬于大規模面部擋住，一直以來全是認可難點，難題關鍵反映在：

　　第一，人臉識別算法關鍵根據面部臉部特點開展真實身份判斷，佩戴口罩開展分辨時，優化算法沒法精確檢驗面部部位、精準定位五官關鍵環節，大幅度降低了分辨實際效果。

　　第二，人臉識別算法應用的深度神經網絡技術性依靠大量的訓煉數據信息，短時間無法搜集到很多佩戴口罩相片，并開展人工服務標明；

　　第三，人臉識別算法包括多種控制模塊，佩戴口罩危害的不僅是人臉比對控制模塊，還會繼續危害到圖像識別、追蹤等好幾個控制模塊，對全部系統軟件產生挺大的影響危害。

　　根據原創技術性累積，太原飛凡科技人臉識別開發者平臺對于原來人臉識別算法實體模型開展了目的性升級，提高面部由此可見地區權重值，在部分特點提高層面設計方案了相對對策，如提升了對雙眼、眼眉等重污染區域的分辨，佩戴口罩下的人臉識別成功率達％之上。

　　而在全新升級發布的“口罩佩戴檢驗優化算法”上，太原飛凡科技人臉識別開發者平臺對于口罩類型豐富多彩、佩戴部位多種多樣等難題，在數據增強層面設計方案相對對策，提高了實體模型魯棒性。該優化算法可合理分辨是不是標準佩戴口罩，如未佩戴口罩、不正確佩戴口罩、用力或別的物塊擋住面部等多種多樣情景。投產公司、復學院校等能夠運用該技術性，立即提示有關工作人員恰當佩戴口罩，提高防治高效率。

　　疫情防治正進一步促進人臉識別商業落地式

　　人臉識別技術性憑著無物理學觸碰、可無感覺應用等特性，及其全新升級的佩戴口罩人臉識別算法的發布，在本次疫情防治中，各種人臉識別非觸碰運用飾演了十分關鍵的人物角色。

  3月中下旬，辦公廳解決新式狗狗細小病毒感柒肺部感染疫情聯防聯控體制下發的《企事業單位復工復產疫情防控措施指南》中明確提出，各企業應臨時停止使用指紋考勤機，改成別的方法對出入工作人員開展備案。能夠預料，不論是疫情中還是疫情后，戴口罩人臉識別考勤管理機器設備都將鎖住更大市場室內空間。

　　除開辦公室考勤管理外，地鐵站、飛機場等人員密集的樞紐站針對戴口罩人臉識別也是巨大要求。疫情期內，假如一一去除旅客的口罩來開展人證核實，免不了將旅客長期曝露于人群聚集的高危情景中，并且提升工作員承擔，造成清查高效率不高。擁有升級后的戴口罩人臉識別算法，短短的幾秒鐘就可以進行身份核查、體溫監測，大幅度降低了人員密集場地新冠病毒感柒風險性。

　　一直以來，太原飛凡科技人臉識別開發平臺根據完全免費、線下的優化算法顛覆式創新，協助了很多中小型企業及本人開發人員，在智慧樓宇、智慧景區、智慧工地、智慧教育、智慧出行、服務機器人等眾多情景中落地式了人臉識別產品化運用。此次疫情中，也協助巖齊智能化、一德文化藝術等合作方發布了幾款助推疫情防治的人臉識別商品，在不一樣制造行業中充分發揮關鍵功效。

　　能夠發覺，本次疫情讓人臉識別運用進一步的添加的大家生活。疫情之后，生活返回正規，人臉識別技術性留有的印痕卻不容易被清掉。經此一役，人臉識別技術性或將融進生活與工作中的各個方面，變成社會經濟發展的基本技術性之一。