マスクを着用しているときでも顔認識は役立ちますか?

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顔認識技術は今や私たちの生活のあらゆる側面に浸透しています。公共の安全、スマートセキュリティ、携帯電話のセキュリティなど多くの分野で応用されており、私たちの日常生活でも頻繁に接触します。たとえば、顔認識による携帯電話のロック解除、顔認識による特定の政府ソフトウェア プラットフォームや銀行アプリへのログイン、大型スーパーマーケットでの「顔認証決済」などです。現在、新型コロナウイルス感染症の予防と制御のため、外出時にはマスクを着用する必要があります。マスクを着用していると顔認識システムは機能しないということですか？

実際、顔認識の失敗率は、使用される機器によって大きく異なります。

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顔認識システムは、顔画像やビデオフレームから、瞳孔中心、目の角、口角、鼻翼などの複数の場所のサイズ、位置座標、間隔、および眼窩、鼻、顎の輪郭などの情報を取得します。場合によっては、肌の質感分析と熱画像を組み合わせて、在庫情報と比較するための顔の質感と形状パターンのデータを作成します。今日の高解像度の顔画像と3次元顔スキャンをもってしても、生体認証技術としての顔認証の精度は、虹彩認証や指紋認証に比べるとまだ低い。そのセールスポイントは、非接触で非侵襲的であることだ。

顔の広い範囲が遮られ、場所が少なすぎると、固有の結果を照合することが困難になります（ただし、熱画像はメガネ、帽子、サングラスなどを通過できます）、あまりにも似ている人は区別が不可能になります（一卵性双生児の顔認識には通常、虹彩スキャンデータが必要です）、特殊効果メイクに使用されるシリコン製のヘッドカバーを使用して、自分を別の人に変装することができます、特殊なメイクアップ方法は認識の失敗を引き起こす可能性があります。携帯電話は高度なスキャン設備を使用する条件を備えておらず、認識能力が弱いため、部分的な障害により照合に失敗する可能性があります。マスクを着用すると、ほとんどの携帯電話の顔認識機能が失敗する可能性があります。

これは、マスクが顔の大部分を覆っている場合、顔認識システムは顔の完全な特徴を抽出できず、顔の部分的な情報しか取得できないためです。システムに保存されている顔画像がマスクなしの完全な顔である場合、2 つの画像の違いは非常に大きくなり、顔認識は失敗します。

多くの大型顔認識装置や端末では、マスク着用後も顔を正しく識別できるようにするため、まず顔認識システムがマスクを着用した顔を検出し、その位置を特定できなければなりません。一般的に言えば、マスク顔検出モデルを事前トレーニングすることでこの問題を解決できます。たとえば、あるブランドの顔認識システムでは、顔検出ニューラル ネットワーク モデルをトレーニングするときに、ガウス マスク法を使用してネットワーク特徴トレーニングの重み分布モードを変更し、顔と頭部の遮られていない部分の割合を増やすことで、モデルがマスクを着用した顔を検出して位置を特定できるようにしています。

顔を検出して位置を特定した後、顔がマスクを着用しているかどうかに基づいて、顔の特徴の比較に使用されるさまざまなテンプレートが決定されます。マスクを着用していない場合は、通常のプロセスに従って標準テンプレートライブラリを使用して比較し、認識結果を取得します。マスクを着用している場合は、特徴抽出プロセスで特徴注目マスク処理を使用して、マスクで遮蔽された部分の外側の顔情報特徴を取得し、マスクテンプレートライブラリと比較し、比較結果に基づいて本人認証結果を出力します。

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防疫対策が常態化している現在、空港や駅など混雑した場所で乗客にマスクを外して顔認証を求めるのは一定のリスクを伴う。そのため、顔を覆っている人の顔認識機能を強化したい場合は、空港のセキュリティや高速鉄道のセキュリティなどに設置された大型の装置で、透過性の高い不可視光、磁場、音波を使用して、マスクやフェイスマスク越しにスキャンしたり、皮膚や肉を通して頭蓋骨や歯をスキャンしたりすることができます。また、顔認識を強化するだけでなく、身分証明書、虹彩スキャン、網膜スキャン、指紋スキャンなどを組み合わせて本人確認を行うよう当事者に依頼することもできます。

参照元: 科学普及中国Sohu.com