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面部考勤機戴口罩能打卡嗎 可以戴口罩打卡的人臉考勤機是怎么識別的

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摘要:面部考勤機通過識別人臉信息來進行考勤,如果戴上口罩,原來的算法無法進行正確識別,不過現在很多人臉識別考勤機品牌都推出了可以戴口罩也能人臉識別的人臉識別考勤機,這種人臉考勤機采用眼部、眉毛等局部特征與整體人臉特征的融合,并結合注意力機制增強眼部特征,通過訓練眼部關鍵點的模型,來提升模型在口罩遮擋下的人臉識別率。下面一起來了解一下可以戴口罩打卡的人臉考勤機是怎么識別的吧。

一、面部考勤機戴口罩能打卡嗎

疫情期間,口罩成了必備用品,很多公司的考勤機是面部考勤機,主要識別的面部信息,帶上口罩后(hou),臉被遮住了(le)一大半,那么(me)還能正常打卡嗎?

目前(qian)市面上的人臉識(shi)(shi)別考勤機,需要先判定人臉存(cun)在,再與人臉數據庫對比(bi),完成識(shi)(shi)別任務,當員工帶(dai)上口(kou)(kou)罩,人臉識(shi)(shi)別的第(di)一步就出了問題,因此很(hen)多面部考勤機在戴上口(kou)(kou)罩后,是無(wu)法正確識(shi)(shi)別的。

不過考慮到實際需(xu)要(yao),現在很(hen)多考勤機(ji)(ji)品牌(pai)也(ye)推出了戴口(kou)罩(zhao)也(ye)能人(ren)臉(lian)識(shi)別(bie)的人(ren)臉(lian)識(shi)別(bie)考勤機(ji)(ji),有效解決了戴口(kou)罩(zhao)人(ren)臉(lian)識(shi)別(bie)考勤問題,支持戴口(kou)罩(zhao)人(ren)臉(lian)識(shi)別(bie)(通過率>85%)。

二、人臉識別考勤機識別戴口罩的難點

人臉(lian)識(shi)別(bie)(bie)考勤(qin)機是通過人臉(lian)識(shi)別(bie)(bie)算法(fa),根據面部(bu)特征關(guan)(guan)鍵(jian)(jian)點(dian)來(lai)進行識(shi)別(bie)(bie)的(de),算法(fa)納(na)入的(de)關(guan)(guan)鍵(jian)(jian)點(dian)越多,識(shi)別(bie)(bie)的(de)結果也就越精(jing)確,而帶上(shang)口罩后,鼻子以(yi)下的(de)面部(bu)特征被掩(yan)蓋,面部(bu)特征關(guan)(guan)鍵(jian)(jian)點(dian)減少,可(ke)供識(shi)別(bie)(bie)的(de)“關(guan)(guan)鍵(jian)(jian)點(dian)”大幅(fu)減少,口罩會使(shi)原有的(de)人臉(lian)識(shi)別(bie)(bie)算法(fa)模型(xing)失效,使(shi)機器無(wu)法(fa)識(shi)別(bie)(bie)當前(qian)的(de)人。同時,口罩類型(xing)較多且遮擋程度不(bu)一,也提升了難度。

三、可以戴口罩打卡的人臉考勤機是怎么識別的

現在的人臉考勤機之所以(yi)可以(yi)識別戴口罩的情況,是因為改進了人臉識別算法:

戴口罩后,要(yao)(yao)提高識別通(tong)過率(lv)(lv),關鍵是盡可能(neng)地增加面部(bu)特(te)(te)征(zheng)關鍵點(dian)(dian),當面部(bu)幾乎一半被遮(zhe)擋后,面部(bu)特(te)(te)征(zheng)關鍵點(dian)(dian)就主(zhu)要(yao)(yao)集中在了眼睛和眉毛兩個部(bu)位(wei),新型(xing)的(de)人(ren)臉(lian)(lian)(lian)考勤機從算法模(mo)(mo)型(xing)上突圍(wei),采用(yong)眼部(bu)、眉毛等(deng)局(ju)部(bu)特(te)(te)征(zheng)與整體(ti)人(ren)臉(lian)(lian)(lian)特(te)(te)征(zheng)的(de)融合,并結合注意力機制增強眼部(bu)特(te)(te)征(zheng),通(tong)過訓(xun)練(lian)眼部(bu)關鍵點(dian)(dian)的(de)模(mo)(mo)型(xing),來提升模(mo)(mo)型(xing)在口罩遮(zhe)擋下(xia)(xia)的(de)人(ren)臉(lian)(lian)(lian)識別率(lv)(lv)。在人(ren)臉(lian)(lian)(lian)遮(zhe)擋環境下(xia)(xia),可通(tong)過識別眼部(bu)關鍵點(dian)(dian)作為(wei)一種“注意力模(mo)(mo)型(xing)”,快速掃描全局(ju)圖像,獲(huo)得需(xu)要(yao)(yao)重點(dian)(dian)關注的(de)目標區域眼部(bu),并形成(cheng)注意力焦點(dian)(dian),從而進(jin)行識別。

采用(yong)同樣的原(yuan)理(li),在算法層(ceng)面(mian),針對基于(yu)人(ren)臉全局特征及局部特征相結合的方(fang)法,可優化現有(you)人(ren)臉識別(bie)(bie)算法模型,當(dang)人(ren)面(mian)部出(chu)現其(qi)他遮(zhe)擋時,也同樣能夠精(jing)準(zhun)鑒(jian)別(bie)(bie)。

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