曾几何时，我们通过人脸识别完成支付，利用人脸识别核实身份，通过人脸识别刷卡上车，甚至我们还在幻想用人脸识别替代一切……在人脸识别技术给我们带来一系列便捷的时候，我们似乎进入了未来。然后，当我们带上口罩以后才发现，人脸识别并不是通向未来的捷径，一只口罩就让人们回到现在。

前段时间，大家都戴上了口罩，这给人脸识别检测造成了极大的困难。即便部分人脸识别企业连夜升级算法，革新固有产品，也没能找到解决办法，人们无奈又重回密码时代。

口罩对人脸识别技术是普遍的，无论是3D人脸识别技术还是2D人脸识别技术，无论是国内人脸识别企业还是国外的人脸识别企业，无一例外都无法准确识别。

据砍柴网记者报道，之所以口罩会给人脸识别技术带来如此大的影响，是因为人脸识别的落地方向大致可以分为两大类：

一是消费级场景，譬如手机解锁、社区出入等等；

二是安防类场景，譬如逃犯抓捕、幼儿寻回等等。

这两大类场景对于技术的要求维度截然不同，消费类场景看中技术精度，而安防类场景则更为看中技术的广度。在技术精度方面，人脸识别企业基本上能达到99.99%以上，而在技术广度方面，人脸识别企业依然处于探索提升阶段，还没有成熟的商业化技术方案。

口罩给人脸识别带来的技术难题主要有三个：

由于口罩遮挡，人像信息减少，学习到的特征的判别性随之较少。具体的，二维纹理信息会由于遮挡而丢失、三维形状信息会带有噪声；

口罩类型比较多且口罩遮挡程度不一，如何更多地利用非遮挡区域的信息也是一个影响因素；

戴口罩人脸的人脸检测和人脸关键点检测的精度受到口罩遮挡的影响会降低。

为了解决遮挡对人脸识别造成的技术问题，各大厂家很早就开始寻求解决方案。据砍柴网报道，华为申请了一项 "一种人脸识别方法及系统" 的技术专利。

该技术通过人脸识别方法实现了对人脸上存在遮挡物的人脸图像进行准确的识别，提高了人脸识别的精确性。

此技术关键点是建立遮挡人脸图像库，具体来说就是在判断需要识别的人脸图像上有遮挡物（例如眼镜、口罩等）时，将遮挡物提取出来并增加到参考数据库中未遮挡的人脸图像上。

例如在判断出待识别人脸有佩戴眼镜时，就提取出眼镜特征并在原图像库的基础上新建一个戴眼镜的参考图像库，再将需要识别的人脸图像与该库中的参考图像进行匹配查找，从而完成识别。

人脸识别技术遭遇滑铁卢，并不代表我们找到了否定生物识别技术的依据。恰恰相反，人脸识别技术广泛应用带来的便捷体验证明了生物识别技术存在的价值。

只不过通向未来的科技没有捷径，想通过简单、低成本的技术满足人们日常生活需求是不可能的，人们还是需要多种生物识别技术联合使用才能真正走进未来。