在照片数据库上训练的新软件可以实现面具下的面部识别

在 COVID-19 大流行期间，口罩几乎无处不在，并且在某些环境中仍然存在。 为了安全和安全，人脸识别需要能够“看到面具后面”。

研究 发表 在里面 国际计算视觉与机器人杂志 讨论了新软件的潜力，该软件可以在不同姿势和持有不同面部表情的个人照片的大型数据库上进行训练，其中模拟面具已叠加在图像上，从而允许面部识别在您使用面具的情况下工作。

阿尔及利亚 Chlef 大学 Hassiba Benbouali 计算机科学系的 Freha Mezzoudj 和 Chahreddine Medjahed 开发了一个综合的蒙面数据库，称为 FEI-SM。

训练集包含 2,000 张未戴口罩的面孔和 18,000 张“戴口罩”的面孔的图像，这些面孔具有不同类型的面罩、外科口罩和消费者型口罩。 该数据库现在可用于测试蒙面个体的生物特征识别。

面部识别作为生物识别的一种形式，目前广泛应用于安全系统中。 例如，它可以用来打开一个人的智能手机，或者只允许经过认证的个人进入建筑物。 警察和其他当局也可以使用它来识别特定的、假定非法的环境中的个人。

该团队解释说，“深度学习”是人工智能技术的一个子集，是一种强大的图像识别方法，但在面对蒙面人时通常会失败。

该团队使用了多个基于三个 ResNet 和两个 DarkNet 模型（ResNet18、ResNet50、ResNet101、DarkNet19 和 DarkNet53）的卷积神经网络系统（深度学习工具），以了解它们在蒙面和未蒙面人脸生物识别方面的成功程度从他们的数据库中。

他们发现 ResNet18 在他们的测试中是最准确和最快的。