Die medizinische Maske speichert die Gesichtserkennung nicht mehr

Wenn Sie dachten, dass eine medizinische Maske Gesichtserkennungskameras täuschen würde, dann gibt es zwei schlechte Nachrichten für Sie. Erstens konnten die Forscher Bildverarbeitungssysteme signifikant verbessern, so dass die Erkennung jetzt in der Hälfte des Gesichts oder im Bereich der Augen ziemlich zuverlässig durchgeführt wird (in der Hälfte des Gesichts liegt der Grad der erfolgreichen Erkennung bei 90% ).

Die zweite schlechte Nachricht ist, dass der Ausbruch des Coronavirus die chinesischen Hersteller SenseTime, FaceGo und Minivision dazu veranlasste, teilweise geschlossene Gesichtserkennungstechnologien in kommerzielle Camcorder-Modelle einzuführen . Aufgrund des Ausbruchs von Covid-19 gingen viele Bürger in Masken auf die Straße - daher ist es notwendig, Videoüberwachungssysteme 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 „ Disguised Face Identification (DFI) mit Facial KeyPoints unter Verwendung des Spatial Fusion Convolutional Network ; arXiv : 1708.09317v1 ).


Beispiele aus dem Trainingsdatensatz für neuronale Netze

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


Die Struktur des Faltungs-Neuronalen Netzwerks im DFI-System Das

Neuronale Netzwerk im DFI-System findet 14 Schlüsselpunkte auf dem Gesichtsfoto, die Genauigkeit nimmt jedoch in Abhängigkeit vom Maskierungsgrad 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.


Forscher des SenseTime-Systems der

Bradford University unter der Leitung von Professor Hassan Ugail im Mai 2019 berichtetenüber 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 ) veröffentlicht.

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.

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 Abrechnung von Arbeitszeiten) verwendet.

Wenn die Stichprobe 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.

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