A máscara médica não salva mais o reconhecimento facial

Se você pensou que uma máscara médica enganaria as câmeras de reconhecimento facial, há duas más notícias para você. Em primeiro lugar, os pesquisadores conseguiram melhorar significativamente os sistemas de visão de máquina, para que o reconhecimento agora seja realizado de maneira bastante confiável na metade da face ou na área dos olhos (na metade da face, o nível de reconhecimento bem-sucedido é de 90% ).

A segunda má notícia é que o surto do coronavírus levou os fabricantes chineses SenseTime, FaceGo e Minivision a introduzir tecnologias de reconhecimento de rosto parcialmente fechadas nos modelos comerciais de câmeras de vídeo . Devido ao surto de Covid-19, muitos cidadãos começaram a sair às ruas em máscaras - portanto, é necessário modernizar os sistemas de videovigilância.

Novas formas de reconhecimento facial agora podem reconhecer não apenas pessoas mascaradas que cobrem a boca, mas também pessoas com lenços ou barbas falsas. Um dos primeiros trabalhos científicos sobre esse tema foi publicado em 2017, este artigo “ Identificação de Cara Disfarçada (DFI) com KeyPoints Faciais usando Rede Convolucional de Fusão Espacial ; arXiv : 1708.09317v1 ).


Amostras do conjunto de dados de treinamento da rede neural

Como você sabe, o reconhecimento de rosto funciona identificando vários pontos-chave no rosto de uma pessoa - e sua conexão, resultando em uma assinatura "gráfica" exclusiva. Esses pontos-chave são geralmente encontrados ao redor dos olhos, nariz e lábios. Para que o sistema funcionasse com a metade inferior do rosto fechada, os pesquisadores colocaram mais pontos-chave ao redor dos olhos e nariz.


A estrutura da rede neural convolucional no sistema DFI A

rede neural no sistema DFI encontra 14 pontos-chave na fotografia de rosto, mas a precisão diminui dependendo do nível de mascaramento e da complexidade do plano de fundo por trás da pessoa.

No entanto, desde 2017, mais pesquisas foram feitas sobre esse tema, e agora é óbvio que a tecnologia tem grande valor comercial. O SenseTime, líder chinês em desenvolvimento de IA, foi o primeiro a adaptar seu sistema de reconhecimento facial, que a empresa anunciou na semana passada.

Um comunicado de imprensa da SenseTime diz que seu algoritmo "foi projetado para ler 240 pontos-chave do rosto ao redor dos olhos, boca e nariz". Ele pode encontrar uma correspondência usando apenas as partes do rosto visíveis. Em outras palavras, os pontos-chave, mesmo ao redor dos olhos, podem ser suficientes para criar uma impressão única, embora uma impressão parcial do rosto.


SenseTime Sistema de

pesquisadores da Universidade de Bradford, sob a direção do Professor Hassan Ugail maio 2019 relatousobre o modelo de reconhecimento de rosto aprimorado, atingindo uma precisão de reconhecimento de 90% na metade da face e 100% em três quartos da face. O artigo científico “Reconhecimento facial profundo usando dados faciais imperfeitos” foi publicado na Future Generation Computer Systems (doi: 10.1016 / j.future.2019.04.025 ).

Outra empresa chinesa de reconhecimento facial, a Minivision, afirma que seu software agora também é capaz de reconhecer pessoas mascaradas. Diante do flash do Covid-19 e de uma saída massiva para as ruas de pessoas mascaradas, a Minivision lançou uma campanha de emergência para coletar dados para treinar ainda mais o modelo. “A gerência mobilizou urgentemente funcionários e parentes para coletar um conjunto limitado de dados em dois dias. A principal informação que o sistema registrou nos rostos mascarados foram os olhos ”, escreve Abacus.

A pressa é causada pela dura resposta da China à epidemia. Em muitas áreas residenciais mais afetadas pelo vírus, a entrada é restrita apenas aos residentes da área. A Minivision implementou um novo algoritmo em seus sistemas de reconhecimento facial para bloquear portões nas comunidades de Nanjing para reconhecer rapidamente os moradores sem precisar tirar as máscaras.



Os programas SenseTime e FaceGo são usados ​​principalmente para reconhecer os funcionários da empresa (para contabilizar o horário de trabalho).

Quando a amostra é limitada a residentes de um distrito ou empresa, a tarefa do sistema de reconhecimento facial é simplificada por uma ordem de magnitude. Expandir esse sistema para um grupo maior de pessoas será difícil. Quando a amostra atinge uma certa escala, é mais provável que o sistema encontre pessoas com olhos semelhantes. Nesse caso, o risco de falsos positivos aumenta.

No entanto, sistemas biométricos estão se desenvolvendo rapidamente. Talvez um dia as câmeras possam ler até íris e impressões digitais à distância. Estão sendo desenvolvidos sensores remotos para batimentos cardíacos, temperatura corporal e sistemas de identificação da marcha. Além disso, as pessoas geralmente carregam smartphones e outros dispositivos eletrônicos com os quais podem ser discretamente identificados.

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