Die medizinische Maske speichert die Gesichtserkennung nicht mehr

Wenn Sie dachten, dass eine medizinische Maske Erkennungskameras täuschen würde von Personendann gibt es zwei schlechte Nachrichten für Sie. Erstens konnten die Forscher Maschinensysteme signifikant verbessern der Ansicht, so dass jetzt die Erkennung ziemlich zuverlässig ist halbes Gesicht oder im Bereich der Augen (in der Hälfte des Gesichts ist der Grad der erfolgreichen Erkennung 90%) Die zweite schlechte Nachricht ist, dass der Ausbruch des Coronavirus die chinesischen Hersteller SenseTime, FaceGo und Minivision dazu gebracht hat Einführung teilweise geschlossener Gesichtserkennungstechnologien in kommerzielle Camcorder-Modelle. Aufgrund des Ausbruchs von Covid-19 gingen viele Bürger in Masken auf die Straße – daher ist es notwendig, das Videoüberwachungssystem zu modernisieren. Neue Formen der Gesichtserkennung können jetzt nicht nur maskierte Personen erkennen, die ihren Mund bedecken, sondern auch Personen in Schals oder mit falschen Bärten. Eine der ersten wissenschaftlichen Arbeiten zu diesem Thema wurde bereits 2017 veröffentlicht. Dieser Artikel lautet: „Identifizierung maskierter Gesichter (DFI) anhand von Schlüsselpunkten mithilfe räumlicher Faltung das Netzwerk“(Verkleidete Gesichtsidentifikation (DFI) mit Facial KeyPoints unter Verwendung des Spatial Fusion Convolutional Network); arXiv: 1708.09317v1)

Proben aus dem Trainingsdatensatz neuronale Netze

Wie Sie wissen, funktioniert die Gesichtserkennung, indem mehrere wichtige Punkte im Gesicht der Person identifiziert werden – und deren Verbindung, was zu einer eindeutigen „grafischen“ Signatur führt. Diese Schlüsselpunkte liegen normalerweise um Augen, Nase und Lippen. Damit das System mit geschlossener unterer Gesichtshälfte arbeiten kann, platzierten die Forscher mehr wichtige Punkte um Augen und Nase.

Faltungsstruktur des neuronalen Netzwerks im DFI-System

Neuronales Netz Im DFI-System werden 14 wichtige Punkte im Gesichtsfoto gefunden, die Genauigkeit nimmt jedoch in Abhängigkeit von der Maskierungsstufe und der Komplexität des Hintergrunds hinter der Person ab.

Seit 2017 wurden jedoch weitere Untersuchungen zu diesem Thema durchgeführt, und jetzt ist es offensichtlich, dass die Technologie einen hohen kommerziellen Wert hat. SenseTime, der chinesische Marktführer in der KI-Entwicklung, war der erste, der sein Gesichtserkennungssystem anpasste, das das Unternehmen letzte Woche angekündigt hatte.

In einer Pressemitteilung von SenseTime heißt es, der Algorithmus sei “darauf ausgelegt, 240 wichtige Punkte des Gesichts um Augen, Mund und Nase herum zu lesen”. Er kann eine Übereinstimmung nur mit den sichtbaren Teilen des Gesichts finden. Mit anderen Worten, wichtige Punkte sogar um die Augen herum können ausreichen, um einen einzigartigen Abdruck zu erzeugen, wenn auch einen Teilabdruck des Gesichts.

SenseTime-System

Forscher der Bradford University unter der Leitung von Professor Hassan Ugail im Mai 2019 berichtet über das verbesserte Modell der Gesichtserkennung, bei dem eine Erkennungsgenauigkeit von 90% in der Hälfte des Gesichts und 100% in drei Vierteln des Gesichts erreicht wurde. Der wissenschaftliche Artikel „Tiefengesichtserkennung mit unvollständigen Gesichtsdaten“ wurde in Future Generation Computer Systems (doi:10.1016 / j.future.2019.04.025) Ein anderes chinesisches Unternehmen für Gesichtserkennung, Minivision, behauptet, dass seine Software nun auch maskierte Personen erkennen kann. Angesichts eines Blitzes von Covid-19 und eines massiven Ausstiegs auf die Straße maskierter Menschen startete Minivision eine Notfallkampagne, um Daten zu sammeln, um das Modell weiter zu trainieren. „Das Management hat Mitarbeiter und Verwandte dringend mobilisiert, um innerhalb von zwei Tagen einen begrenzten Datensatz zu sammeln. Die wichtigsten Informationen, die das System auf maskierten Gesichtern aufzeichnete, waren die Augen. “ schreibt Abacus Edition. Der Ansturm wird durch Chinas harte Reaktion auf die Epidemie verursacht. In vielen Wohngebieten, die am stärksten vom Virus betroffen sind, ist die Einreise nur den Bewohnern des Gebiets vorbehalten. Minivision hat einen neuen Algorithmus in seine Gesichtserkennungssysteme implementiert, um Tore in Gemeinden in Nanjing zu blockieren und Bewohner schnell zu erkennen, ohne ihre Masken abnehmen zu müssen.

SenseTime- und FaceGo-Programme werden hauptsächlich zur Erkennung von Mitarbeitern des Unternehmens (zur Erfassung der Arbeitszeit) verwendet. Wenn die Auswahl auf Einwohner eines Distrikts oder Unternehmens beschränkt ist, wird die Aufgabe des Gesichtserkennungssystems um eine Größenordnung vereinfacht. Es wird schwierig sein, dieses System auf eine größere Gruppe von Menschen auszudehnen. Wenn die Probe einen bestimmten Maßstab erreicht, stößt das System eher auf Personen mit ähnlichen Augen. In diesem Fall steigt das Risiko von Fehlalarmen.

Biometrische Systeme entwickeln sich jedoch schnell. Vielleicht können Kameras eines Tages sogar Iris und Fingerabdrücke aus der Ferne lesen. Fernsensoren für Herzschlag-, Körpertemperatur- und Gangidentifizierungssysteme werden entwickelt. Darüber hinaus tragen Menschen häufig Smartphones und andere elektronische Geräte, mit denen sie diskret identifiziert werden können.

Quelle: Habr. Com

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