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(shi)別的(de)面部信息，帶上口罩(zhao)后，臉被遮住了(le)一大(da)半，那么還能正(zheng)常(chang)打卡嗎？

目(mu)前市面上的人臉(lian)識(shi)(shi)(shi)別(bie)考勤機(ji)(ji)，需要先(xian)判定人臉(lian)存在(zai)，再與人臉(lian)數據(ju)庫對(dui)比，完成識(shi)(shi)(shi)別(bie)任務，當(dang)員工(gong)帶上口(kou)罩，人臉(lian)識(shi)(shi)(shi)別(bie)的第一步就出了問題，因此很多面部考勤機(ji)(ji)在(zai)戴上口(kou)罩后，是無法正確識(shi)(shi)(shi)別(bie)的。

不(bu)過(guo)考慮到實際需要(yao)，現在很多考勤機品(pin)牌(pai)也(ye)推出了戴(dai)(dai)口罩(zhao)也(ye)能人(ren)(ren)臉識(shi)別(bie)(bie)的人(ren)(ren)臉識(shi)別(bie)(bie)考勤機，有效解決了戴(dai)(dai)口罩(zhao)人(ren)(ren)臉識(shi)別(bie)(bie)考勤問(wen)題，支持(chi)戴(dai)(dai)口罩(zhao)人(ren)(ren)臉識(shi)別(bie)(bie)（通過(guo)率>85%）。

該圖片由注冊用戶"荊湖酒徒"提供，版權聲明反饋

二、人臉識別考勤機識別戴口罩的難點

人臉識(shi)(shi)別(bie)考勤機是通過人臉識(shi)(shi)別(bie)算法(fa)(fa)，根據(ju)面(mian)部特征關(guan)鍵點來進行(xing)識(shi)(shi)別(bie)的(de)，算法(fa)(fa)納入(ru)的(de)關(guan)鍵點越(yue)多，識(shi)(shi)別(bie)的(de)結果也(ye)就越(yue)精(jing)確(que)，而帶上口(kou)(kou)罩后，鼻子以(yi)下的(de)面(mian)部特征被掩蓋，面(mian)部特征關(guan)鍵點減(jian)少，可供識(shi)(shi)別(bie)的(de)“關(guan)鍵點”大(da)幅減(jian)少，口(kou)(kou)罩會使(shi)原有(you)的(de)人臉識(shi)(shi)別(bie)算法(fa)(fa)模型失效(xiao)，使(shi)機器無法(fa)(fa)識(shi)(shi)別(bie)當前(qian)的(de)人。同時，口(kou)(kou)罩類(lei)型較(jiao)多且遮擋程度不一，也(ye)提升了難(nan)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(bie)戴(dai)口(kou)罩的情況，是因為改進了人臉識別(bie)算法：

戴口(kou)(kou)罩后(hou)，要提高識別通(tong)過(guo)率(lv)(lv)，關鍵(jian)(jian)是盡(jin)可能(neng)地增(zeng)加面部(bu)特征(zheng)(zheng)關鍵(jian)(jian)點(dian)(dian)，當(dang)面部(bu)幾乎一半被遮(zhe)(zhe)擋(dang)后(hou)，面部(bu)特征(zheng)(zheng)關鍵(jian)(jian)點(dian)(dian)就主要集中在了眼睛和眉毛(mao)兩(liang)個部(bu)位，新型(xing)(xing)的(de)人臉(lian)考勤機從算法模型(xing)(xing)上突(tu)圍，采用(yong)眼部(bu)、眉毛(mao)等局部(bu)特征(zheng)(zheng)與整體人臉(lian)特征(zheng)(zheng)的(de)融(rong)合(he)，并結合(he)注(zhu)(zhu)意力(li)(li)機制(zhi)增(zeng)強眼部(bu)特征(zheng)(zheng)，通(tong)過(guo)訓練眼部(bu)關鍵(jian)(jian)點(dian)(dian)的(de)模型(xing)(xing)，來提升(sheng)模型(xing)(xing)在口(kou)(kou)罩遮(zhe)(zhe)擋(dang)下的(de)人臉(lian)識別率(lv)(lv)。在人臉(lian)遮(zhe)(zhe)擋(dang)環境(jing)下，可通(tong)過(guo)識別眼部(bu)關鍵(jian)(jian)點(dian)(dian)作為一種(zhong)“注(zhu)(zhu)意力(li)(li)模型(xing)(xing)”，快速掃描(miao)全局圖像，獲得需(xu)要重點(dian)(dian)關注(zhu)(zhu)的(de)目標區域眼部(bu)，并形成注(zhu)(zhu)意力(li)(li)焦(jiao)點(dian)(dian)，從而進(jin)行識別。

采用(yong)同樣的原(yuan)理，在(zai)算法層面(mian)，針(zhen)對基(ji)于人(ren)(ren)臉全(quan)局(ju)特征及局(ju)部(bu)特征相結(jie)合(he)的方法，可優(you)化(hua)現有人(ren)(ren)臉識別算法模型，當人(ren)(ren)面(mian)部(bu)出現其他遮(zhe)擋時，也同樣能夠精準鑒別。