■ 文/刘子龙 周志鹏 万森 许瑞

1.安徽科大擎天科技有限公司 2.安徽省公安厅科技信息化处

关键字：人脸口罩佩戴识别技术 智慧社区 疫情防控

1 引言

社区通过传统的视频监控手段可以实现社区进出人员的身份识别，满足社区通行管理和安全监控需求。疫情防控期间，佩戴口罩是疫情防控的最佳手段，也是人员出行的基本要求。但在佩戴口罩的情况下，人脸识别系统如何做到戴口罩刷脸通行，避免接触感染，成为疫情防控和治安防控要求下的新难题。

传统的口罩识别技术采用MTCNN（多任务级联卷积神经网络）或SSD（单发多边框检测器）网络作为口罩佩戴识别的网络模型，在识别准确率和识别速度等方面不尽如人意，给社区疫情防控工作带来不便，进而带来疫情传播风险。因此，为解决传统识别方法中识别率和准确率低等问题，我们对传统SSD架构进行了改进，增加对戴口罩人脸的检测，实现自动准确且快速地识别人脸或视频中的人物是否佩戴口罩，有效预防感染、防控疫情。

2 传统口罩佩戴识别的网络模型

2.1 MTCNN网络

对于口罩识别功能，目前大多采用神经网络进行识别，很多安防监控系统通过系统升级来实现口罩识别。例如，采用MTCNN（多任务级联卷积神经网络）作为口罩佩戴识别的网络模型，在光谱图像上标记ROI（感兴趣区域）的目标区域，获取坐标和类别信息，训练SVM（支持向量机）分类器，进而针对是否佩戴口罩进行分类判断。该方法的缺点在于光谱成像仪成本高，且识别流程冗余，速度慢。……