戴口罩能进行人脸识别吗？疫情后的复工复产、交通闸口等人流量密集、人员进出频繁。公共区域人人都戴着口罩，人脸识别门禁系统如何快速准确识别人员的身份信息、判断是否需要隔离等情况。原来的人脸识别算法，是根据面部特征关键点来进行识别的，算法纳入的关键点越多，识别的结果也就越精确。但佩戴口罩后，可供识别的“关键点”大幅减少。大部分的面部特征被掩盖，面部特征关键点减少，机器之前学习的特征判别能力随之降低。口罩会使原有的人脸识别算法模型失效，使机器无法识别当前的人。同时，口罩类型较多且遮挡程度不一，也提升了难度。
戴口罩后如何提高识别通过率？前提就是尽可能地增加面部特征关键点。从算法模型上突围，采用眼部、眉毛等局部特征与整体人脸特征的融合，并结合注意力机制增强眼部特征，通过训练眼部关键点的模型，来提升模型在口罩遮挡下的人脸识别率。在人脸遮挡环境下，可通过识别眼部关键点，快速扫描全局图像，获得需要重点关注的目标区域眼部，并形成注意力焦点。而后对眼部这一区域投入更多注意力资源，以获取更多所需要关注目标的细节信息，而抑制其他无用信息。
采用同样的原理，在算法层面，针对基于人脸全局特征及局部特征相结合的方法，可优化现有人脸识别算法模型，当人面部出现其他遮挡时，也同样能够精准鉴别。
在疫情期间城市管理人员无需对行人进行监督排查，就能通过人工智能设备识别公共场合人员聚集情况和不戴口罩的情况，一些测温系统能识别出入人员的体温，对发烧的人员提出预警，有效避免人员的接触感染。尤其是在医院、车站、机场等人流量密集的地方，红外测温系统将极大减轻测温人员的工作量。
为解决楼宇、工业园区、政府、厂区等应用场景人员进出管控问题，鲁班长推出楼宇智能门禁访客管理解决方案，包括楼宇内部人员进出管理以及陌生访客管理，硬件产品包括人脸识别门禁、访客机，人脸识别带体温检测功能，可实现无接触通行，减少交叉感染。
