戴了口罩，智能机器也能识别出你，看看因为什么？
我们都知道人脸识别的原理是于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流。首先判断其是否存在人脸,如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并根据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。
人脸识别包含了2个基本的部分人脸检测和人脸的对比。
那么为什么我们带了口罩，门口的人脸门禁设备依旧可以识别出来是你呢？
其实现在人脸算法足够强大，戴了口罩剩下的半张脸的信息足够区分这张脸到底属于是谁的了。
那么戴口罩下的人脸识别到底有多难呢，测温安检门根据专家解释分析，主要有以下几点：
戴上口罩后，主要的五官信息如鼻子、嘴巴等被遮挡，人脸面部可用于辨别的信息会大幅减少；
其次脸部轮廓等可辨别信息也在物理分布上发生较大变化，因此按照传统思路训练出的人脸识别模型，精度都会出现大幅下降；
还有数据，戴口罩下的人脸数据本身就非常缺乏，疫情之下也很难短时间内快速采集数据，或者找采集公司定制用以训练。
因此从算法上看，佩戴口罩的人脸中眼睛成为了人脸识别的关键信息，基于口罩的人脸识别采用眼部关键点和注意力机制相结合的方法来增强眼部特征，眼部特征图与整体人脸特征图的多级融合，充分挖掘人脸的有效信息，提升模型在口罩遮挡情况下的表现。
在人脸识别模型的训练过程中，小视科技团队同时加载预先训练的眼部关键点网络用于特征图的提取，并与人脸识别网络提取的特征图相结合，结合注意力机制突出眼部特征，提高识别的准确率。
在内部测试集中，该模型结果仅比普通算法模型指标低5%。而在此之前，业界其他方案的公开口罩人脸识别仍在80%-90%区间。
该思路此前在通用任务表现上并不理想，所以没有推广开来，但在口罩识别场景下的表现超出了所有人的预期。