面部識別技術正在不斷改進，但對于現(xiàn)有面部識別系統(tǒng)而言，如果被識別者的面部存在故意遮擋，比如貼上假胡子或者戴著大墨鏡，那識別起來還是非常困難。不過現(xiàn)在，印度國家理工學院和科學研究所聯(lián)合英國劍橋大學開發(fā)出了一套更新的面部識別架構，可用來識別被遮擋的人臉。

“即便一個人的面部存在偽裝，這套系統(tǒng)依然能夠進行身份識別，”劍橋大學的Amarjot Singh介紹道，“它可以用來識別試圖擺脫執(zhí)法部門追蹤的犯罪分子。執(zhí)法部門對于偽裝面部識別（DFI）所存在的挑戰(zhàn)和問題很感興趣，因為這項技術可以幫助他們識別罪犯?！?

在工作時，這套基于深度學習的系統(tǒng)會去識別人臉的14個關鍵區(qū)域，其中有10個在眼鏡周圍，3個在嘴唇附近，還有1個在鼻子上。即便這些部分以某種方式被遮擋，系統(tǒng)也能夠識別出它們，然后將讀數(shù)和圖像數(shù)據(jù)庫進行比對來尋找匹配。

在早期測試當中，這套系統(tǒng)在識別被帽子或圍巾遮擋的面部上面準確率達到了56%。可如果被識別者戴上眼鏡，那準確率會下降到43%。這種程度的準確率讓系統(tǒng)在短時間內(nèi)還無法作為法庭證據(jù)使用，但它的確可以幫助警方縮小搜索范圍。

“在我看來，這是第一套能夠以足夠高的準確率解決DFI問題的AI系統(tǒng)，”Singh繼續(xù)說道，“團隊所開發(fā)的數(shù)據(jù)集對于解決問題是非常關鍵的，我們也希望更多的研究者可以使用它開發(fā)出強大的AI模型，來提高識別的準確率，或是對數(shù)據(jù)集進行擴展?！?

接下來，研究團隊將嘗試降低這項技術對于計算機性能的需求，然后再將其部署在攝像頭當中來觀察它的實際工作表現(xiàn)。