【51CTO.com原創稿件】近年來，隨著人工智能、大數據、云計算等技術的迅速發展，人臉識別技術取得了長足的進步并且在眾多場景中得以成功應用，“刷臉”成為了這幾年的熱門話題。

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在我們生活中，隨處可見的智能手機的刷臉解鎖，快速準確；移動支付的“刷臉支付”，安全便捷；就連住宅小區也可以見到“刷臉門禁”，消除了人們忘帶鑰匙的煩惱。隨著人臉識別技術的創新和發展，識別技術逐漸變得更加準確，應用范圍變得越來越廣泛。無論攝像頭中的人臉是側臉、遮擋、弱光或模糊，利用今天的人工智能技術都可以實現毫秒級檢測。
人臉識別是一種基于人的面部特征信息進行身份辨識的生物特征識別技術，起始于20世紀60年代，在90年代后期開始進入應用階段，目前已經是一類發展比較成熟的技術。人臉識別技術深奧且復雜，其算法基本思路是通過捕捉和對比分析人的“面部特征”來識別人的身份。當我們記住一個人時，可能會首先記住他是不是雙眼皮、眼睛是什么顏色、頭發是卷是直、鼻梁高低等等，這些就是所謂的“面部特征”。基于人的面部特征，用攝像機或攝像頭獲得含有人臉的照片（或者視頻），并自動在照片（或者視頻）中檢測和跟蹤人臉，進而對采集到的人臉進行面部識別。

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由于突如其來的新冠疫情，一只口罩“封印”了人們的半張臉，大量臉部特征直接丟失，傳統的人臉識別算法已經無法解鎖大面積遮擋的情況。于是遮擋下的人臉識別成為了業內公認的一個難題。但是，隨著人工智能技術的日益成熟，科研工作者們很快解決了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。
戴口罩后如何提高識別通過率？前提就是盡可能地增加面部特征關鍵點。首先因鼻子、嘴巴等五官信息被遮擋，人臉面部可用于辨別的信息會大幅減少；其次臉部輪廓等可辯別信息也在物理分布上發生較大變化，按照傳統思路訓練出的人臉識別模型，精度都會出現大幅下降；還有數據，戴口罩下的人臉數據缺乏的十分明顯。因此眼睛成為了人臉識別的關鍵信息，基于口罩的人臉識別采用眼部關鍵點和注意力機制相結合的方法來增強眼部特征，眼部特征圖與整體人臉特征圖的融合，充分挖掘人臉的有效信息，提升識別系統在口罩遮擋情況下的表現。
此外，“虹膜識別”也引發了不少的討論。簡單地說，是“用眼睛去解鎖和識別身份”。人眼虹膜紋理圖像包括斑點、條紋、細絲、冠狀、隱窩等細節視覺特征，這些特征人各有異、出生一年后幾乎終身不變，這決定了虹膜特征的獨特性，同時也決定了身份識別的唯一性。因此可以采用圖像處理和模式識別方法精確鑒定具有該虹膜圖像的人員身份。隨著戴口罩的情況越來越普遍，虹膜識別越來越被重視，人臉識別技術也實現了進一步的突破。

總而言之，人臉識別技術實現了從無到有，并且不斷地實現突破，準確率逐漸提高，甚至超過了人類的識別水平。疫情給人臉識別帶來了巨大挑戰，新的市場需求不斷衍生，相信人工智能技術將會達到更高的成就。

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