Они проверили, насколько хорошо системы смогут выполнить сопоставление "один к одному". Например, анализировалась фотография одного и того же человека в маске и без нее. Всего было сопоставлено около 6 млн фотографий. Оказалось, что чем большую часть носа закрывает маска, тем ниже точность распознавания. Кроме того, было установлено, что наиболее эффективно от систем распознавания лиц защищают маски черного цвета.
Важнейшим компонентом современных алгоритмов распознавания лиц является наличие большого объема данных, необходимых для их обучения. Эти обучающие данные обычно не содержат перекрытий лица (масками, бородой, усами, очками, кепкой и так далее), поэтому модели распознавания, обученные на таких данных, менее точны на частично перекрытых лицах, и получение сопоставимого количества обучающих данных с наличием масок требует больших усилий, говорит старший исследователь VisionLabs Дмитрий Нехаев.
Существует ряд перспективных направлений исследований, способствующих улучшению …
Свежие комментарии