王中元教授团队防疫抗疫，迎战口罩人脸识别难题

        新冠肺炎疫情期间全民戴口罩，作为重要身份验证手段的人脸识别技术基本失效，从而给人脸身份认证应用造成巨大障碍，包括社区出入管理、人脸门禁考勤、车站人脸闸机等场合。中心及时启动了口罩人脸识别的应急攻关研究，期望给疫情防控、复工生产提供一种非接触身份认证技术，降低感染风险。

 王中元教授带领团队黄宝金、洪琪、吴浩、熊张洋、王光成、易鹏、江奎、曾康利等十余名博硕士研究生，进行战时状态的远程协作攻关研究。目前口罩遮挡人脸的识别精度达到90%；与此同时，构建了全球首个公开的真实口罩人脸识别样本集（注：口罩人脸识别样本集须得包含同一人的多张戴口罩与未戴口罩的人脸图像，为此，构造困难），含525人的5千张口罩人脸、9万正常人脸，数据集已向社会免费开放。

真实口罩人脸样本示例

模拟口罩人脸样本示例

 研发中，团队成员想尽一切办法，克服了远程办公不便、算力受限、样本匮乏、数据标注工作量大等多方面困难。耗费了大量人力开展口罩样本的收集、整理和规范化工作，初步收集人脸数据达36万张之多，为此，开发了数据清洗、标注等半自动化辅助制作工具，提高数据加工效率；另一方面，为扩充数据多样性，自己开发了一个精准戴口罩软件程序，通过给公开数据集中的人脸戴上口罩，构建了1万人、50万张人脸的模拟口罩人脸数据集。针对口罩人脸样本集制作需要周期、而研发过程等不得的现实情况，经过快速调研和科学论证，制定了四步走的迭代研发技术路线，制定4套研发方案，以便根据样本集情况和模型的性能表现适时调整、择优选取，确保研发成功。

团队骨干黄金宝同学调试程序

 相关算法和数据集为口罩人脸识别提供了技术支撑，团队下一步将联合中科通达、虹信科技、武汉邦拓电子等安防企业开展试用，服务于社区出入、校园管理、企业复工场景下的无接触刷脸认证应用，为疫情防控和企业复工生产贡献科技力量。