在人工智能技术迅猛发展的当下，人脸识别已经不是一件新鲜事。但新冠肺炎疫情下，在建筑工地、学校机关等需要鉴别入场人员身份信息的场所，人员在佩戴口罩、安全帽后，实现人脸快速识别并同步检测体温，成为一项全新的技术成果。戴口罩进行人脸识别的技术难点在哪里？现有成果如何提供“一手抓防疫、一手抓生产”的解决方案？未来该技术还有怎样的应用空间？3月6日，记者采访了相关科研人员。

“滴，体温数据正常！”复工后，在四川成都青白江区，肩负成都地铁隧道管片生产重任的中铁八局桥梁公司的复工人员，正在车间门口扫码企业自主研发的“每日疫情统计小程序”，实现人员疫情防控信息实时跟踪。进入复工高峰期以来，借助云平台、大数据及物联网系统等，施工人员体温门禁系统、渣土车远程管理、人员无线定位、视频监控等诸多“黑科技”正有力促进“一手抓防疫、一手抓生产”的有序推进。

“疫情发生后，复工现场的管理也出现诸多新的技术需求，在戴口罩、安全帽的情况下，如何实现入场人员准确识别，就是复工管理的一个重点方向。”中国中铁科研院技术中心智慧工地联合实验室研发人员赵阳说，按照安全生产要求，过去施工工地已经使用的“智慧工地平台系统”，其中一个重要功能就是对进入工地人员进行身份识别，“但疫情下，戴上口罩、安全帽，还要测体温，成为新技术挑战。”

这项技术难点在哪儿？原来的人脸识别算法，是根据面部特征关键点来进行识别的，算法纳入的关键点越多，识别的结果也就越精确。但佩戴口罩后，可供识别的“关键点”大幅减少。“鼻子以下的面部特征被掩盖，面部特征关键点减少，机器之前学习的特征判别能力随之降低。”赵阳说，口罩会使原有的人脸识别算法模型失效，使机器无法识别当前的人。同时，口罩类型较多且遮挡程度不一，也提升了难度。

最后研发人员通过加强软件算法、升级系统平台，提出了解决方案！