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其实，人们带上口罩之后会很难被人脸识别系统识别。一般而言，一个完整的人脸识别系统包含三大主要组成部分，即人脸检测、人脸配准以及人脸识别。通过人脸检测，我们可以从一幅图像中提取出人脸区域。但是想进一步了解人脸的信息，就需要人脸特征点定位。人脸特征点定位是一种利用计算机分析人脸图像，从而获得诸如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等等一些重要的特征点位置的技术。
目前，口罩已经成了全国人民出门的标配，有些还戴上了护目镜、防毒面具等，这些防护用品遮挡了一部分面部信息，使得人脸识别技术几乎无法正常使用，这对于只有面部识别一种身份识别方式的手机或设备而言，影响是很大的。值得注意的是，人脸识别在手机上的“水土不服”很有可能只是一个缩影，因为这项功能可不只是用在手机上，火车站刷脸进站也会遇到不便。目前人脸识别领域在针对纯侧面(±90°)、部分遮挡以及人脸检测与特征定位联合估计等问题的解决仍在研究。
由此看来，单一的生物识别方式已经开始难以满足用户需求，当下身份识别也并非只能通过人脸方式识别，指纹、静脉、虹膜、步态、声纹等均可以验证用户身份，多模态融合成为解决此问题的一个重要方向。以手机为例，密歇根州立大学生物识别和计算机视觉教授阿尼尔贾因(Anil Jain)曾表示，未来智能手机将同时集成有人脸、虹膜和指纹识别传感器，用户可以在不同交易中使用不同生物识别技术组合。
值得一提的是，多模态识别方式将有效降低识别技术的风险。举例来说，单独的人脸技术可以被攻击，声纹也可能被攻击，假设人脸识别被攻击成功的概率是10%，声纹被攻击成功概率也是10%，但二者融合就会将被攻击成功概率变成1%，这将对安全性带来很大差别。这也是实现多模态融合的一大原因所在。
目前，新的市场需求仍在不断衍生，类似多模态识别的各类自主服务终端，包括政务、金融、保险、酒店等行业领域，可以预估至少有百亿到千亿级市场规模。个性化AIOT市场同样充满想象，酒店、商超及个人消费领域目前已针对多模态生物识别的技术应用展现出了新的探索模式，其他行业领域后续将陆续跟进，充满未知的领域也同样充满想象。
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