社区出入管理、人脸门禁考勤、车站人脸闸机等场合都离不开人脸识别技术。新冠肺炎疫情期间，口罩让作为重要身份验证手段的人脸识别技术基本失效。3月8日，记者获悉，武汉大学国家多媒体软件工程技术研究中心王中元教授带领团队及时启动了口罩人脸识别的应急攻关研究，目前口罩遮挡人脸的识别精度达到90%；同时构建了全球首个公开的真实口罩人脸识别样本集。

    王中元教授带领团队黄宝金、洪琪、吴浩等十余名研究生，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，初步收集人脸数据达36万张，并开发了数据清洗、标注等半自动化辅助制作工具。为扩充数据多样性，该团队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，该团队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。目前口罩遮挡人脸的识别精度达到90%。

    口罩人脸识别样本集须包含同一人的多张戴口罩与未戴口罩的人脸图像，构造起来很困难。除了模拟口罩人脸数据集，该团队还构建了全球首个公开的真实口罩人脸识别样本集，含525人的5千张口罩人脸、9万正常人脸。目前数据集已向社会免费开放。

    记者获悉，该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。

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