在人脸识别领域中，佩戴口罩属于大面积人脸遮挡，一直以来都是公认难题，难点主要体现在：
第一，人脸识别算法主要依据人脸面部特征进行身份判定，佩戴口罩进行识别时，算法无法准确检测人脸位置、定位五官关键点，大大降低了识别效果。
第二，人脸识别算法使用的深度学习技术依赖海量的训练数据，短期内难以收集到大量佩戴口罩照片，并进行人工标注；
第三，人脸识别算法包含多重模块，佩戴佩戴口罩影响的不仅仅是人脸比对模块，还会影响到人脸检测、跟踪等多个模块，对整个系统带来很大的干扰影响。
基于原创技术积累，虹软视觉开放平台针对原有人脸识别算法模型进行了针对性升级，提升人脸可见区域权重，在局部特征增强方面设计了相应策略，如加强了对眼睛、眉毛等重点区域的识别，佩戴口罩下的人脸识别准确率达99.5％以上。
而在全新推出的“口罩佩戴检测算法”上，虹软视觉开放平台针对口罩种类丰富、佩戴位置多样等问题，在数据增强方面设计相应策略，提升了模型鲁棒性。该算法可有效识别是否规范佩戴口罩，如未佩戴口罩、错误佩戴口罩、用手或其他物体遮挡脸部等多种场景
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