武汉大学突破戴口罩人脸识别难题，识别精度高达9成！

新型冠状病毒肺炎疫情期间，中国几乎人人戴口罩，武汉大学团队启动应急攻关研究，突破口罩带来的人脸识别问题，针对被口罩遮挡的人脸，识别精度高达9成，同时构建了全球首个公开、真实的戴口罩人脸识别样本集。

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。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。因此，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。

武汉大学团队启动应急攻关研究，突破口罩带来的人脸识别问题，针对被口罩遮挡的人脸，识别精度高达9成。

该研究初步收集人脸数据达36万张，并开发了数据净化、数据标注等半自动化辅助制作工具。为扩充数据多样性，该团队开发软件，将公开数据中的人脸「戴上口罩」，构建了包含1万人、50万份脸部数据的模拟戴口罩人脸数据集。

另外，该团队构建了全球首个公开、真实的戴口罩人脸识别样本集，含525人的5千份戴口罩人脸数据及9万份不戴口罩的人脸数据，目前数据集已免费向大众开放。据悉，该团队下一步将联合多间安防企业开展试用，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。