在全国抗击新冠肺炎疫情的关键时期，武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室张彦铎教授领衔的多源信息智能处理技术科研团队，瞄准口罩人脸去遮挡与识别技术难题 ，在国家自然科学基金项目和湖北省重大科技项目的支持下，组织科研人员攻关口罩人脸识别技术难题。目前，在口罩遮挡的条件下，该项目人脸识别率已经达到了90%以上。
新冠肺炎疫情下，居民的出行都离不开口罩，随着企业相继复工，人脸口罩检测、面部遮挡人脸识别等一系列人工智能自动识别解决方案成为社会公共安全的重要需求，特别是在学校、医院、社区、企业等人员密集场所。由于口罩遮挡人脸很大一部分，导致现有的人脸识别技术无法正常工作。为了降低人员感染风险，帮助实现智慧访客管控，企业人员安防识别闸机以及人脸考勤机的功能升级，适应人脸面部被口罩遮挡的实际应用场景，口罩人脸去遮挡与识别技术能够同步去除人脸口罩遮挡并利用未被遮挡部分进行人脸身份的识别。
人脸去遮挡与识别原理图
张彦铎教授和卢涛博士带领多源信息智能处理技术团队成员许若波、王彬、王元植、周强、陈冲、郝晓慧、王宇、吴志豪、赵康辉、程芳芳、汪慧等十余名硕士研究生进行技术攻关，在做好个人防护的基础上，克服实验环境不稳定，数据标注工作量大、计算资源缺乏等困难，进行战时状态的远程协作，研发口罩人脸去遮挡与识别技术。
目前团队已经成功开发完成人脸的口罩检测脸对齐等算法，并结合3DMM和Face Landmark技术开发了自动戴口罩的程序，有效利用了现有的人脸数据生成样本数据，技术指标超过目前网络开源代码的性能算法。
口罩检测模型检测效果图
为了尽可能的适用于现实场景中戴口罩人脸数据，张彦铎教授团队发起了"真实世界的蒙面人脸幻觉和识别数据集"收集项目，团队连夜制作了数据收集网站发布了数据提交平台，预期将积累大量的实际场景的真实人脸数据集，该数据集对科研人员免费开放将推动相关领域研究与应用的开展。现已收集到613人的近6千张图像，数据集的收集工作还在继续。
项目研发过程中，学校科发院、计算机学院、人工智能学院给予了大力支持。团队核心成员许若波、王彬和王元值等同学积极参与科技难题攻关，发扬特别能吃苦特别能战斗的精神，夜以继日进行研发工作，其中王元值同学是研究生党员，在关键时期发挥了党员的模范带头作用。为了克服数据收集的困难，团队制定了周密的分步实施计划和迭代开发策略，在真实样本缺乏的情况下先使用生成样本训练，渐进式开发，确保科研项目的实际成效。
团队核心成员在调试代码
据悉团队的研发的相关成果将应用于中铁大桥局武汉桥梁科学研究院、武汉烽火技术服务公司和中国电信湖北分公司的智慧城市项目，为打赢疫情防控阻击战贡献工大力量。
注：文章部分素材来自于武汉工程大学新闻中心
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