從便利店和超市收銀機使用的刷臉支付，到張學友演唱會通過人臉識別技術抓到逃犯，人臉識別技術已涌入我們生活的方方面面。還有最日常的出入辦公樓、小區場景，只需在人臉識別閘機前刷一下臉就能確認身份并打開閘門。無需密碼，無接觸，高效的識別體驗，在構筑智慧城市中，人臉識別的應用場景和發展空間更為廣闊，起到越來越重要的作用。
但一場疫情似乎讓人臉識別無用武之地。人人都戴著口罩，人臉識別可以精準認出來嗎？被應用在刷臉支付中的人臉識別技術，是根據3D人臉信息來判定是否真人，是否本人。刷臉支付涉及到龐雜的人臉信息，包括鼻子高低、眼睛凹凸等特征，有了口罩的阻擋，會干擾刷臉支付的識別準確度。
但刷臉支付的識別精準度要求是比較高的，始終它是涉及到資金安全，容錯閥值比較低，務求要達到金融級別安全。但對于一些對識別準確度要求比較寬松的身份識別環境，無法許多人臉識別終端和人臉識別算法也已經可以做到戴著口罩也能識別出被測人的身份。而且能識別出未帶口罩的人，發出提醒。
就像天波人臉識別測溫終端TPS980可以支持無接觸紅外測溫和人臉識別。其中人臉識別AI算法可以做到戴著口罩也能識別人員身份，并支持身份證識別和NFC讀卡識別，實現高效的身份識別和身份核驗功能，適合更多身份識別和智能測溫場景。
需要注意的是，佩戴口罩始終會導致人臉一半以上的特征點，因此準確率也會無所避免地有所下降。針對一些人數有限的場所（例如辦公室和住宅小區），人臉信息人數總量本身有限，在幾百或幾百人的人臉數據庫范圍內去確定一個人的身份，戴著口罩進行人臉識別和身份核驗并不太難，但如果是車站、地鐵和機場這些大量人流的公共交通場所就需要更高級的人臉識別算法和硬件來實現了。
應用在辦公區和住宅小區，集成紅外測溫的人臉識別門禁終端，可以在疫情時進行遠距離測溫，平時可以不啟動測溫功能，實現平戰結合。
除了人臉識別有了新需求，智慧城市也有了新場景。正如上文提到的，人臉識別測溫終端進行測溫和人臉識別或二維碼掃碼后，可以通過數據上傳及時上報體溫數據。而且人臉識別測溫終端打通公安數據庫后，可以直接了解被測人的身份證信息，通過大數據調取最近行程數據，判定是否來自疫區，防止疫情輸入，全程無接觸，省時省力，而且減少測溫人員的接觸，降低感染風險。
