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在6月23日，鐘南山院士在接受采訪(fǎng)時(shí)表示，朝陽(yáng)旭日重工在“今冬明春”交際時(shí)，預計新冠肺炎疫情仍不會(huì )消失，但不會(huì )像第一波疫情出現這么大的暴發(fā)。
簡(jiǎn)而言之，疫情在國內的發(fā)展依然會(huì )存在，人們依然要佩戴口罩，在保護自身安全的情況下，確保新冠肺炎病毒不會(huì )被傳播。
在這一環(huán)境下，人臉識別技術(shù)依然要面對大量佩戴口罩的用戶(hù)群體，特別是對于基于Face ID技術(shù)的手機，人臉識別技術(shù)并不方便解鎖、支付等操作。
為此，基于Face ID技術(shù)之一的iPhone，不得不針對“佩戴口罩的用戶(hù)”進(jìn)行系統更新。
而在國內，人臉識別佩戴口罩的用戶(hù)，依然是一個(gè)急需解決的問(wèn)題。
“偽命題”還是“真需求”？
隨著(zhù)人工智能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，人臉識別被大量應用在公安、交通等各類(lèi)場(chǎng)景之中，然而對于人臉識別提供商來(lái)說(shuō)，隨著(zhù)疫情的發(fā)生，人臉識別技術(shù)遇到了“難題”。
眾所周知，在人臉識別中，基于視頻圖像分析，從而會(huì )在人臉上進(jìn)行分析，并形成一系列的代碼，并建立獨立的數據庫。當多次采集到人臉數據后，后端數據會(huì )自動(dòng)把前端所采集的數據進(jìn)行分類(lèi)，并存儲到對應的數據庫中。
當需要調出某人的軌跡時(shí)，則會(huì )通過(guò)前端輸入的圖片對后端數據進(jìn)行調取，后端計算機會(huì )把相似度高的用戶(hù)數據調取出來(lái)，從而把“候選人”展示給公安用戶(hù)，由他們進(jìn)行二次篩選，并把最終數據展示給用戶(hù)查看。
但隨著(zhù)疫情的發(fā)展，由于人員佩戴口罩，從而導致數據出現問(wèn)題——大部分人臉被遮擋，導致前端數據出現大量其他，這些數據看似有用，但算法并不能把這類(lèi)圖像進(jìn)行準確區分。
某公安刑偵部門(mén)人員對此無(wú)奈的說(shuō)道：“疫情雖然成為當前的重要問(wèn)題，但對于我們部門(mén)來(lái)說(shuō)，我們依然擔負著(zhù)保護人們安全等事宜，但這些數據并不能被我們正常使用?！?
據了解，由于算法問(wèn)題，大量人員數據被混在一起，某些數據甚至出現了“男女同檔”的問(wèn)題，這些數據最終還需要用戶(hù)自己進(jìn)行區分，導致工作量劇增。為此，他們在第一時(shí)間聯(lián)系設備提供商進(jìn)行技術(shù)上的更新與迭代。
佳都新太科技股份有限公司商用智能產(chǎn)品事業(yè)部副總經(jīng)理劉超在接受OFweek維科網(wǎng)的采訪(fǎng)中表示，雖然在近幾年的發(fā)展中已經(jīng)把人臉識別應用環(huán)境進(jìn)行了分析，但針對疫情的環(huán)境并沒(méi)有太多方案——誰(shuí)都沒(méi)有想到會(huì )出現這類(lèi)事件，為此，佳都科技不斷對原有技術(shù)進(jìn)行升級迭代，從而滿(mǎn)足公安等用戶(hù)的需求。
然而，部分企業(yè)并不認為這一需求是用戶(hù)的“真實(shí)需求”，某企業(yè)人員對OFweek維科網(wǎng)編輯說(shuō)道：“在佩戴口罩的情況下，人臉會(huì )被‘區分’為兩塊，一塊是眼睛及額頭部分，而另一塊則是口罩。由于亞洲人的體型，口罩部分由于色彩原因，大部分會(huì )是單一的數據，而人臉的‘上部分’，數據相對傳統的人臉偏少近2／3，數據量太少，準確性會(huì )降低。在這一情況下，對算法進(jìn)行更新，提升準確率，從經(jīng)濟和實(shí)用性角度上并不實(shí)際?！?
對此，公安刑偵部門(mén)人員調侃道：與百姓安全相比，經(jīng)濟并不重要。
但對于其他企業(yè)來(lái)說(shuō)，疫情雖然會(huì )繼續，但未來(lái)的商機已經(jīng)確定。
多種技術(shù)協(xié)力發(fā)展
雖然我國疫情得到控制，但對企業(yè)來(lái)說(shuō)，疫情背后的商機也隨之發(fā)展。那么有哪些技術(shù)會(huì )在未來(lái)被逐步應用？它們又有哪些缺點(diǎn)？
1、3D結構光
在疫情最為嚴重的時(shí)刻，部分3D結構光提供商大勢宣傳：基于3D結構光，即使人們佩戴口罩，依然能準確識別。
3D結構光的原理相對簡(jiǎn)單——通過(guò)光的反彈，從而在后端繪制出3D結構模型。這類(lèi)數據相比傳統攝像機的精度要高，且數據準確性也極高——在佩戴口罩的情況下，依然能通過(guò)上部分的數據進(jìn)行準確分析。
但不可忽視的是，由于其事基于結構光，在室外并不適合——特別是在強光環(huán)境下。其3D結構光在強光環(huán)境下，會(huì )導致光線(xiàn)出現二次折射，數據準確度會(huì )急劇下降，所以目前3D結構光設備的使用環(huán)境通常是室內為主。
其次，在遠距離環(huán)境下，3D結構光會(huì )逐漸分散，一旦超過(guò)10米的距離，其光束已經(jīng)呈現出圓錐狀，反射角度也急劇增加，能正常傳回的數據少之又少。
除了技術(shù)問(wèn)題外，其高昂的成本也是阻礙的原因之一。
2、虹膜識別
虹膜識別作為安全程度最高的識別方式，其在疫情期間也被企業(yè)大力推薦。
虹膜是位于眼睛黑色瞳孔和白色鞏膜之間的圓環(huán)狀部分，總體上呈現一種由里到外的放射狀結構，由相當復雜的纖維組織構成，包含有很多相互交錯的類(lèi)似于斑點(diǎn)、細絲、冠狀、條紋、隱窩等細節特征，這些特征在出生之前就以隨機組合的方式確定下來(lái)了，一旦形成終生不變。虹膜識別的準確性是各種生物識別中最高的。
與其他識別方式不同，虹膜識別具有生物活性、非接觸性、唯一性、穩定性和防偽性，基于這些特性，可以有效確保人員的身份問(wèn)題。
但不可否認的是，虹膜識別并不能大規模應用在公共安全方面——由于虹膜識別通常在20－50CM，其通常應用在打卡機、門(mén)禁等產(chǎn)品中，且其由于算法問(wèn)題，在實(shí)際使用中通常需要1－2秒才能完成確認。
3、二維碼
二維碼作為近幾年興起的識別碼，在近些年不斷得到應用，由于二維碼與其他編碼方式不同，其能通過(guò)不同的排列方式，從而得出獨立的條碼。
二維碼在物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)中的應用基本隨處可見(jiàn)，除了支付外，還有產(chǎn)品認證、信息登記、信息追溯等各類(lèi)活動(dòng)中。而二維碼的成本價(jià)格極低，且對普通用戶(hù)免費開(kāi)放，對于國內的中小企業(yè)而言能節省大量成本費用，并能起到最為快捷和便利的入口。
可以說(shuō)在未來(lái)數年，二維碼與物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)將會(huì )以更好的姿態(tài)和方式進(jìn)行配合式發(fā)展。
但略為尷尬的是，雖然二維碼自身并不會(huì )占用多少數據量，但在4G環(huán)境下，也會(huì )出現因為網(wǎng)絡(luò )問(wèn)題導致的卡頓。
在5G環(huán)境下，或許會(huì )得到更好的體驗。
未來(lái)無(wú)感的發(fā)展
無(wú)感技術(shù)在疫情之前的發(fā)展相對來(lái)說(shuō)中規中矩，但隨著(zhù)疫情的發(fā)生，無(wú)感技術(shù)被迅速提上日程，眾多技術(shù)逐一上線(xiàn)，為抗疫的勝利提供了強大的技術(shù)支持。
雖然疫情還會(huì )延續到明年，但在各類(lèi)技術(shù)的支持下，必然會(huì )實(shí)現最終的勝利！
