Если вы думали, что медицинская маска обманет камеры распознавания лиц, то для вас есть две плохие новости. Во-первых, исследователям удалось значительно усовершенствовать системы машинного зрения, так что теперь распознавание достаточно надёжно выполняется по половине лица или по области глаз (по половине лица уровень успешного распознавания составляет 90%).

Вторая плохая новость, что вспышка коронавируса подтолкнула китайских производителей SenseTime, FaceGo, Minivision внедрять технологии распознавания частично закрытых лиц в коммерческие модели видеокамер. Из-за вспышки Covid-19 много граждан стали выходить на улицы в масках — поэтому приходится модернизировать системы видеонаблюдения.

Новые формы распознавания лиц теперь могут распознавать не только людей в масках, закрывающих рот, но и людей в шарфах или с фальшивыми бородами. Одна из первых научных работ на эту тему была опубликована ещё в 2017 году, это статья «Идентификация маскированных лиц (DFI) по ключевым точкам с использованием пространственной свёрточной сети» (Disguised Face Identification (DFI) with Facial KeyPoints using Spatial Fusion Convolutional Network; arXiv:1708.09317v1).

Как известно, распознавание лиц работает путём идентификации на лице человека нескольких ключевых точек — и их соединения, в результате чего формируется уникальная «графическая» подпись. Эти ключевые точки обычно находятся вокруг глаз, носа и губ. Чтобы система могла работать при закрытой нижней половине лица исследователи расположили больше ключевых точек вокруг глаз и носа.

Нейросеть в системе DFI находит на фотографии лица 14 ключевых точек, но точность падает в зависимости от уровня маскировки и сложности фона позади человека.

Однако с 2017 года проведено больше исследований на эту тему, а теперь очевидно, что технология имеет большую коммерческую ценность. Первым свою систему распознавания лиц адаптировал китайский лидер в области ИИ-разработок SenseTime, о чём компания объявила на прошлой неделе.