一、面部考勤機戴口罩能打卡嗎

疫情期間，口罩成了必備用品，很多公司的考勤機是面部考勤機，主要識別的面部信息，帶上口罩后，臉被遮住了一大半，那么還能正常打卡嗎？

目前市面上的人臉識別考勤機，需要先判定人臉存在，再與人臉數據庫對比，完成識別任務，當員工帶上口罩，人臉識別的第一步就出了問題，因此很多面部考勤機在戴上口罩后，是無法正確識別的。

不過考慮到實際需要，現在很多考勤機品牌也推出了戴口罩也能人臉識別的人臉識別考勤機，有效解決了戴口罩人臉識別考勤問題，支持戴口罩人臉識別（通過率>85%）。

二、人臉識別考勤機識別戴口罩的難點

人臉識別考勤機是通過人臉識別算法，根據面部特征關鍵點來進行識別的，算法納入的關鍵點越多，識別的結果也就越精確，而帶上口罩后，鼻子以下的面部特征被掩蓋，面部特征關鍵點減少，可供識別的“關鍵點”大幅減少，口罩會使原有的人臉識別算法模型失效，使機器無法識別當前的人。同時，口罩類型較多且遮擋程度不一，也提升了難度。

三、可以戴口罩打卡的人臉考勤機是怎么識別的

現在的人臉考勤機之所以可以識別戴口罩的情況，是因為改進了人臉識別算法：

戴口罩后，要提高識別通過率，關鍵是盡可能地增加面部特征關鍵點，當面部幾乎一半被遮擋后，面部特征關鍵點就主要集中在了眼睛和眉毛兩個部位，新型的人臉考勤機從算法模型上突圍，采用眼部、眉毛等局部特征與整體人臉特征的融合，并結合注意力機制增強眼部特征，通過訓練眼部關鍵點的模型，來提升模型在口罩遮擋下的人臉識別率。在人臉遮擋環(huán)境下，可通過識別眼部關鍵點作為一種“注意力模型”，快速掃描全局圖像，獲得需要重點關注的目標區(qū)域眼部，并形成注意力焦點，從而進行識別。

采用同樣的原理，在算法層面，針對基于人臉全局特征及局部特征相結合的方法，可優(yōu)化現有人臉識別算法模型，當人面部出現其他遮擋時，也同樣能夠精準鑒別。