比如以快速面部解锁引以为傲的iPhone11用户，就发现戴上口罩之后自己的iPhone就“不认主儿”了。

大部分企业已经恢复工作，出行的交通工具上几乎是清一色的口罩。对于很大一部分年轻人来说，戴上口罩对生活最大的影响就是面部识别变得极其不方便，没办法半秒解锁手机、买东西没办法刷脸支付、遇到刷脸识别身份的地方，例如高铁进站，不得不摘下口罩……

疫情在全球范围内还在一直持续，或许我们在接下来在相当长的时间内都必须带着口罩。在这段时间里，面部识别这个功能会变成鸡肋吗？

 

面部识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，常见于出行、支付、安全等领域。我们生活中有几种常见的刷脸场景：

进出管理：比如公司、社区、场馆、公共交通的人脸识别门禁、闸机。

刷脸支付：无人超市、自动贩卖机、自助结算。

刷脸解锁：主要是手机、便携电脑等移动设备。现在很多手机都带有面部识别功能，因为面部识别相比指纹解锁更加快捷便利，有一些手机甚至直接取消了指纹解锁功能。

罪犯追逃：比较有意思的是，之前只有罪犯会通过戴口罩等方式逃避追踪，面部识别遮挡的技术研究可能算不上热门。如今在疫情的特殊环境下，如何在有遮挡物的情况下进行面部识别就显得尤为重要了。

人脸识别大致可以分为两类，1:1和1:N。

1:1的识别方式是计算机对当前人脸与人像数据库进行快速人脸比对，并得出是否匹配的过程。这种模式最常见的应用场景就是手机上的面部解锁，只需将用户事先注册的照片与临场采集的照片做对比，判断是否为同一人，即可完成身份验证。

1:N的比对，即系统采集了一张照片之后，从海量的人像数据库中找到与当前使用者人脸数据相符合的图像，并进行匹配。比如疑犯追踪，小区门禁，会场签到，以及新零售概念里的客户识别。

手机用户经常会问戴上口罩之后还能刷脸吗？就目前来看，口罩、帽子等遮挡物确实会对识别造成精度下降，但还需要考虑遮挡面积，并非完全不能识别。而各大厂商也在提高精度方面做了不同程度的尝试。苹果的Face ID是通过 iPhone前置的原深感镜头来映射用户的面部几何结构，从而进行解锁。同时会通过机器学习来自动适应用户的外观变化——比如化妆、长胡子、头发变长、戴眼镜等等，但如果用户面部出现较大改变，比如戴口罩这样遮住了大部分可识别范围后，机器无法识别时会让用户输入密码，重新确认你的“面部”。

 

宁波盈硕最新人脸识别测温门禁系统，即使带上口罩，在茫茫人海中找到你也是没问题的！