打败人脸识别的不是整容，而是戴口罩？

新型冠状病毒肺炎疫情持续发酵，戴口罩被认为是最有效的防止传染措施。但不少网友同时体会到，戴口罩也带来诸多不便，尤其是在手机解锁、支付、打卡、车站检票等需要人脸识别做支持的场景中。而在当前疫情环境下，摘掉口罩进行人脸识别则带来了一定健康风险。

此外，在同一场景中，比如车站检票或手机支付，有人戴着口罩依然可以通过人脸识别，而有些人必须要摘掉口罩才能通过。这又是为何？未来，在安全前提下，人脸识别又可做哪些改进？

当人脸识别遇上“全民戴口罩”

当前，人脸识别技术已被广泛应用于移动支付、办公出行、智慧安防、教育零售等行业，并逐渐被人们接受、使用。但在当前肺炎疫情，全民戴口罩成为特殊“潮流”的背景下，人脸识别也带来了一些困扰。

近日从老家返京的曲先生发现，在高铁站乘车检票时，闸机上的摄像头并不能识别戴着口罩的他。“反复试了几次都无法识别，在工作人员的提醒下，我摘掉了口罩才成功。”此外，曲先生的另一个发现是，戴着口罩，手机也没有办法通过人脸识别开机或者进行支付，由于手机不具备指纹解锁，每次他只能输入密码。

和曲先生有一样经历的杜女士表示，火车站进站检票处的人脸识别让人不得不摘下口罩。“我刷身份证的时候没有摘口罩，当时我以为会有别样的设计，比如戴着口罩也能识别我的脸，但实际上我想多了。另外，我进站时稍微有几个人在排队，尽管摘下口罩的时间很短，但因为现在肺炎疫情，还是感觉不安全。”

不过，也有网友表示，火车站检票时，戴着口罩依然通过了人脸识别。还有一些网友在社交平台反映，有时戴着口罩也能完成刷脸支付、考勤打卡等操作。

戴口罩做人脸识别，为什么结果不一？

为什么有人戴着口罩也能通过人脸识别，而有人却不能？这背后有什么技术解释？

一位不愿具名的图像识别工程师表示，人脸识别实际上是一个匹配的过程，不管是车站检票，还是办公室打卡，都是将摄像头拍摄的人脸图片与之前上传到数据库的照片做比对，如果相似度比较高，就匹配上了，也就能识别出来。

“但数据库里储存的那张图片，保留的是你没有戴口罩时的面部特征，如果你戴了口罩，即意味着有些面部特征不能给提取出来，就出现了不匹配的情况。但这不是绝对的，有的人脸识别系统，做的是只识别鼻子以上，也就是眼睛、额头的特征，这样即使戴了口罩也能识别出来，但准确度会降低，因为特征减少很多。”该工程师说。

另一位在某头部电商平台做图像识别的工程师明成（化名）说人脸识别换个说法讲就是人脸比对，就是将采集到的人脸图片，与之前录入的人脸的相似程度打个分，如果这个分数大于某个阈值，则认为是这个人。

“戴口罩的时候，由于特征比较少，所以分数相应比较低，如果低于设定的阈值，则无法识别。为了安全起见，我们一般阈值设置的比较高，所以戴口罩是无法识别的。”明成说。

京东数字科技AI实验室解释称，人脸识别通常会根据眼睛、嘴巴、鼻子、胡须以及皮肤等多个特征点进行计算，戴上口罩进行人脸识别相当于只允许使用鼻子以上的特征，一般来说准确率会低于不戴口罩的人脸识别。人脸识别系统的内部设计有两种逻辑，如果系统内部有脸部遮挡判断，戴口罩会被系统拦截，不会进行人脸识别。如果系统内部没有遮挡判断，戴口罩也会进行人脸识别，也会有一定的概率通过。

便捷和安全能否兼得？

面对特定情形下出现的戴口罩不能被识别的现象，有网友建议：人脸识别能不能把戴口罩的情形考虑进来？

一位来自创业公司的图像识别技术人员表示：“如果摄像头想做戴着口罩也能识别出来的话，肯定可以的，只是需要做算法上的调整和判断。首先需要识别一个人戴了口罩，然后启动戴口罩场景下的算法，即只识别眼睛或者耳朵，然后作比对。不过这样精度肯定会下降。”

明成也向表示，利用算法和机器学习，摄像头是能够识别出来一个人是否戴了口罩的。但这样会减低准确度，“有可能把别人也识别成你”。

，1月21日，华为手机产品线副总裁李小龙曾对“戴口罩手机无法人脸识别”作出回应，他表示“在Mate20 Pro上我们就尝试过带口罩的场景，但眼睛和头部的特征点太少，无法保证安全性，最终舍弃了带口罩/围巾场景下的面部识别解锁。这也是我们为什么在支持3D面部解锁的手机上仍然保留指纹的原因。”

不过，这并不意味着未来没有改进空间。

蚂蚁金服2月5日回应称，随着蜻蜓的硬件和算法优化升级，支付宝的扫脸技术已经会通盘考虑一个用户的面部特征，在某些情况下如果用户某些特征，比如眼睛的特征非常突出，交易还是可以完成的，我们会进一步升级技术，让用户体验更好。

京东数字科技AI实验室也表示，京东数科自主研发的人脸识别模型基于分布式训练框架在海量的多场景数据集上训练，识别模型在对室外场景光线、人脸姿态距离具有较高的泛化能力，亿分之一误识率下识别准确率达到了99%，能有效抵御3D打印、视频、图片、面具、头套类攻击行为。

佩特科技的双目人脸识别解决方案成熟，同时推出可以直接在设备上配备的高性能双目摄像头，利用红外立体成像检测等技术，完成活体检测功能，实现精准的识别判定，识别精度高、速度快，人脸识别准确率可达到99.7%，极大地提升业务效率和安全性，给用户带来极致的“刷脸”体验。