La máscara médica ya no guarda el reconocimiento facial

Si pensabas que una máscara médica engañaría a las cámaras de reconocimiento facial, entonces hay dos malas noticias para ti. En primer lugar, los investigadores pudieron mejorar significativamente los sistemas de visión artificial, de modo que el reconocimiento ahora se realiza de manera bastante confiable en la mitad de la cara o en el área de los ojos (en la mitad de la cara, el nivel de reconocimiento exitoso es del 90% ).

La segunda mala noticia es que el brote del coronavirus llevó a los fabricantes chinos SenseTime, FaceGo y Minivision a introducir tecnologías de reconocimiento facial parcialmente cerradas en los modelos comerciales de videocámaras . Debido al brote de Covid-19, muchos ciudadanos comenzaron a salir a las calles con máscaras, por lo tanto, es necesario modernizar los sistemas de videovigilancia.

Las nuevas formas de reconocimiento facial ahora pueden reconocer no solo a las personas enmascaradas que se cubren la boca, sino también a las personas con pañuelos o barbas falsas. Uno de los primeros artículos científicos sobre este tema se publicó en 2017, este artículo es " Identificación de la cara disfrazada (DFI) con KeyPoints faciales utilizando la red convolucional Spatial Fusion ; arXiv : 1708.09317v1 ).


Muestras del conjunto de datos de entrenamiento de la red neuronal

Como sabe, el reconocimiento facial funciona mediante la identificación de varios puntos clave en la cara de una persona y su conexión, lo que da como resultado una firma única "gráfica". Estos puntos clave generalmente se encuentran alrededor de los ojos, la nariz y los labios. Para que el sistema funcione con la mitad inferior de la cara cerrada, los investigadores colocaron más puntos clave alrededor de los ojos y la nariz.


La estructura de la red neuronal convolucional en el sistema DFI La

red neuronal en el sistema DFI encuentra 14 puntos clave en la fotografía de la cara, pero la precisión disminuye según el nivel de enmascaramiento y la complejidad del fondo detrás de la persona.

Sin embargo, desde 2017, se han realizado más investigaciones sobre este tema, y ​​ahora es obvio que la tecnología tiene un gran valor comercial. SenseTime, el líder chino en desarrollo de IA, fue el primero en adaptar su sistema de reconocimiento facial, que la compañía anunció la semana pasada.

Un comunicado de prensa de SenseTime dice que su algoritmo está "diseñado para leer 240 puntos clave de la cara alrededor de los ojos, la boca y la nariz". Puede encontrar una coincidencia utilizando solo aquellas partes de la cara que son visibles. En otras palabras, los puntos clave incluso alrededor de los ojos pueden ser suficientes para crear una impresión única, aunque sea una impresión parcial de la cara.


SenseTime System

Investigadores de la Universidad de Bradford dirigidos por el profesor Hassan Ugail en mayo de 2019 informaronsobre el modelo mejorado de reconocimiento facial, habiendo logrado una precisión de reconocimiento del 90% en la mitad de la cara y del 100% en tres cuartos de la cara El artículo científico "Reconocimiento facial profundo con datos faciales imperfectos" se publicó en Future Generation Computer Systems (doi: 10.1016 / j.future.2019.04.025 ).

Otra compañía china de reconocimiento facial, Minivision, afirma que su software ahora también puede reconocer a las personas enmascaradas. Ante un destello de Covid-19 y una salida masiva a la calle de personas enmascaradas, Minivision lanzó una campaña de emergencia para recopilar datos para capacitar aún más al modelo. “La gerencia movilizó urgentemente a empleados y familiares para recopilar un conjunto limitado de datos en dos días. La información clave que el sistema registró en los rostros enmascarados fueron los ojos ”, escribe Abacus.

El apuro es causado por la dura respuesta de China a la epidemia. En muchas áreas residenciales más afectadas por el virus, la entrada está restringida solo a los residentes del área. Minivision ha implementado un nuevo algoritmo en sus sistemas de reconocimiento facial para bloquear las puertas en las comunidades de Nanjing para reconocer rápidamente a los residentes sin tener que quitarse las máscaras.



Los programas SenseTime y FaceGo se utilizan principalmente para reconocer a los empleados de la empresa (para las horas de trabajo contables).

Cuando la muestra se limita a los residentes de un distrito o empresa, la tarea del sistema de reconocimiento facial se simplifica en un orden de magnitud. Ampliar este sistema a un grupo más amplio de personas será difícil. Cuando la muestra alcanza cierta escala, es más probable que el sistema se encuentre con personas con ojos similares. En este caso, aumenta el riesgo de falsos positivos.

Sin embargo, los sistemas biométricos se están desarrollando rápidamente. Quizás algún día las cámaras podrán leer incluso el iris y las huellas digitales desde la distancia. Se están desarrollando sensores remotos para latidos cardíacos, temperatura corporal y sistemas de identificación de la marcha. Además, las personas suelen llevar teléfonos inteligentes y otros dispositivos electrónicos con los que pueden identificarse discretamente.

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