Команда исследователей из университетов Азии, Европы и США заявила, что они использовали свёрточную нейронную сеть для извлечения характеристик из фотографий лиц людей в вуалях крупным планом, чтобы получить высокую точность распознавания лиц, сообщает Marktechpost.
Исследователи говорят, что их технология DeepVeil, использованная в демонстрации с участием фотографий 150 испытуемых, позволила получить общую точность распознавания лиц 99,95%, включая лица, скрытые никабом, одеждой, которую в основном носят мусульманские женщины, которая закрывает их лицо, кроме глаз.
Используя DeepVeil в качестве доказательства концепции, исследователи проанализировали фотографии 109 женщин и 41 мужчины-участников, сравнив их с фотографиями во внутренней базе данных. Исследование показывает, что этот метод также может помочь определить выражение лица человека с точностью до 80,9%, просто изучив его глаза.
Исследование было опубликовано в Международном журнале биометрии. В нём исследователи говорят, что DeepVeil был на 99,9% точен в оценке возраста и определении пола женщин, носящих никаб.
Основной целью исследователей было использовать системы, основанные на глубоком обучении, для идентификации не только людей с затемнёнными лицами, но и для определения пола, возраста и выражений лица, таких как «улыбка в глазах».
Идентификация людей, когда видно только их лицо (или скрывается их личность), продолжает оставаться популярным занятием для исследователей и компаний благодаря Covid.
По материалам Biometrics Research Group. Автор Ayang Macdonald
