Во время пандемии COVID-19 маски для лица стали почти повсеместными и до сих пор используются в некоторых средах. Существует необходимость в распознавании лиц, чтобы иметь возможность «видеть за маской» в целях безопасности.
В исследовании , опубликованном в Международном журнале вычислительного зрения и робототехники, обсуждается потенциал нового программного обеспечения, которое можно будет обучать на большой базе данных фотографий людей в разных позах и с разными выражениями лица, когда на изображение накладывается смоделированная маска, чтобы разрешить распознаванию лиц работать независимо от используемой вами маски.
Фреха Меззудж и Чахреддин Меджахед с факультета компьютерных наук Университета Хассиба Бенбуали из Шлефа в Алжире разработали обширную базу данных лиц в масках, получившую название FEI-SM.
Обучающий набор содержал изображения 2000 лиц без масок и 18 000 «замаскированных» лиц с различными типами лицевых покрытий, хирургическими масками и масками потребительского типа. База данных теперь может быть использована для проверки биометрической идентификации людей в масках.
Распознавание лиц как форма биометрической идентификации сейчас широко используется в системах безопасности. Его можно использовать, например, для открытия смартфона или для разрешения доступа в здание только аккредитованным лицам. Его также может использовать полиция и другие органы власти для идентификации лиц в определенных, предположительно незаконных условиях.
Команда объясняет, что «глубокое обучение» (подмножество технологий искусственного интеллекта) — это мощный подход к распознаванию изображений, который обычно спотыкается при столкновении с человеком в маске.
Команда использовала несколько систем сверточных нейронных сетей — инструментов глубокого обучения — на основе трех моделей ResNet и двух моделей DarkNet (ResNet18, ResNet50, ResNet101, DarkNet19 и DarkNet53), чтобы увидеть, насколько успешными они могут быть в биометрической идентификации лиц в масках и без масок. из их базы данных.
Они обнаружили, что ResNet18 является наиболее точным и быстрым в их тестах.
