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从国内疫情爆发算起，小半年时间过去了，但你的手机还是不能认出戴口罩的你。

撰文 | 徐丹

编辑 |四月

此前，如果用户戴口罩使用 Face ID，苹果锁定指示灯会抖动，并且手机会震动，表明有问题。脸部 ID 超时后，系统会提示用户向上滑动以进入可输入密码的屏幕。

由于苹果并不支持指纹解锁，所以戴口罩开机流程非常繁琐，用户体验差。

目前，苹果尚未透露 iOS 13.5 何时定稿并向公众发布。

一

人脸识别手机落地难

前者通过在用户脸上投影不可见点来感知用户的面部特征，后者通过记录雷达光源到达脸部时间来感知。

仅当用户的眼睛，鼻子和嘴巴裸露且可扫描时，Face ID 才起作用。当用户戴着口罩时，出于安全性考虑，该系统不起作用，因为该系统也用于银行交易和 Apple Pay。

当用户戴上口罩时，这 30,000 个不可见点将被部分覆盖，这不允许 Face ID 系统测量 3D 深度和面部特征，并且相机无法捕获和读取所有生物特征信息。因此，人脸 ID 无法与遮罩配合使用。

二

攻克技术难点，安防市场成沃土

输入人脸图像的特征与底库人脸图像的特征进行逐一对比，找出与输入图像特征相似度最高的底库图像，如果相似度大于预先设置的相似度阈值，则该底库图像与输入图像为同一个人，否则无法确定输入图像的身份。

目前的技术难点如下：

• 首先，带着口罩往往展现的面部特征较小，在火车站这样的场景下，每天数据量很大，核验人员身份精度要求比较高，往往很难实现。
• 其次，口罩等遮挡物的类型较多，且遮挡程度不一，再次给获取非遮挡区域的信息带来难度；
• 另外，短期内无法收集大量戴口罩人脸图像，算法训练难度大；

在这一方面，我国已经有了许多突破。早在 2 月下旬，国务院应对新型冠状病毒感染肺炎疫情联防联控机制印发的《企事业单位复工复产疫情防控措施指南》就提出，各单位应暂时停用指纹考勤机，改用其他方式对进出人员进行登记。

百度视觉团队研发的技术可以使戴口罩的人脸检测准确率超 99% 以上，在百度园区，员工上班戴着口罩就可以刷脸「入场」。

三

「注意力机制人脸识别」突破口罩难关

为了尽可能获得戴口罩人脸数据，传统的办法是就是在现有的人脸图像上「贴」上口罩。通过收集市面上各种颜色、大小和样式的口罩图片，与之前积累的未佩戴口罩人脸图片进行融合，快速合成了各种场景、海量真实的戴口罩训练照片。

合成口罩图片

不仅如此，如今业界普遍认为，美国人工智能在基础科学和核心技术上占优，而我国则侧重应用场景，有助于技术的商业化落地。