在全國抗擊新冠肺炎疫情的關鍵時期，武漢工程大學智能機器人湖北省重點實驗室張彥鐸教授領銜的多源信息智能處理技術科研團隊，瞄準口罩人臉去遮擋與識別技術難題 ，在國家自然科學基金項目和湖北省重大科技項目的支持下，組織科研人員攻關口罩人臉識別技術難題。目前，在口罩遮擋的條件下，該項目人臉識別率已經達到了90%以上。
新冠肺炎疫情下，居民的出行都離不開口罩，隨著企業相繼復工，人臉口罩檢測、面部遮擋人臉識別等一系列人工智能自動識別解決方案成為社會公共安全的重要需求，特別是在學校、醫院、社區、企業等人員密集場所。由於口罩遮擋人臉很大一部分，導致現有的人臉識別技術無法正常工作。為了降低人員感染風險，幫助實現智慧訪客管控，企業人員安防識別閘機以及人臉考勤機的功能升級，適應人臉面部被口罩遮擋的實際應用場景，口罩人臉去遮擋與識別技術能夠同步去除人臉口罩遮擋並利用未被遮擋部分進行人臉身份的識別。
人臉去遮擋與識別原理圖
張彥鐸教授和盧濤博士帶領多源信息智能處理技術團隊成員許若波、王彬、王元植、周強、陳沖、郝曉慧、王宇、吳志豪、趙康輝、程芳芳、汪慧等十餘名碩士研究生進行技術攻關，在做好個人防護的基礎上，克服實驗環境不穩定，數據標註工作量大、計算資源缺乏等困難，進行戰時狀態的遠程協作，研發口罩人臉去遮擋與識別技術。
目前團隊已經成功開發完成人臉的口罩檢測臉對齊等算法，並結合3DMM和Face Landmark技術開發了自動戴口罩的程序，有效利用了現有的人臉數據生成樣本數據，技術指標超過目前網絡開源代碼的性能算法。
口罩檢測模型檢測效果圖
為了儘可能的適用於現實場景中戴口罩人臉數據，張彥鐸教授團隊發起了"真實世界的蒙面人臉幻覺和識別數據集"收集項目，團隊連夜製作了數據收集網站發佈了數據提交平臺，預期將積累大量的實際場景的真實人臉數據集，該數據集對科研人員免費開放將推動相關領域研究與應用的開展。現已收集到613人的近6千張圖像，數據集的收集工作還在繼續。
項目研發過程中，學校科發院、計算機學院、人工智能學院給予了大力支持。團隊核心成員許若波、王彬和王元值等同學積極參與科技難題攻關，發揚特別能吃苦特別能戰鬥的精神，夜以繼日進行研發工作，其中王元值同學是研究生黨員，在關鍵時期發揮了黨員的模範帶頭作用。為了克服數據收集的困難，團隊制定了周密的分步實施計劃和迭代開發策略，在真實樣本缺乏的情況下先使用生成樣本訓練，漸進式開發，確保科研項目的實際成效。
團隊核心成員在調試代碼
據悉團隊的研發的相關成果將應用於中鐵大橋局武漢橋樑科學研究院、武漢烽火技術服務公司和中國電信湖北分公司的智慧城市項目，為打贏疫情防控阻擊戰貢獻工大力量。
注：文章部分素材來自於武漢工程大學新聞中心
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