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突如其來的新冠肺炎，對(duì)全世界都造成了不小的影響。各國都開始執(zhí)行社交禁令，人人出門在外必備口罩。而隨著人們口罩佩戴的時(shí)間變長、人數(shù)變多，人臉識(shí)別的問題就逐漸顯現(xiàn)出來。雖然口罩能夠幫助我們抵御病毒 ，但先前已經(jīng)廣泛使用的人臉識(shí)別系統(tǒng)卻無法正常工作了，包括乘坐交通工具認(rèn)證、門禁、打卡、手機(jī)解鎖和付款等功能都無法正常進(jìn)行。舉一個(gè)最簡單的例子——你的iPhone真的不認(rèn)識(shí)戴著口罩的你了。

因此，能夠準(zhǔn)確識(shí)別佩戴口罩的人臉識(shí)別解決方案成為不少公司迫在眉睫的新任務(wù)。

你戴口罩的照片可能會(huì)被用來訓(xùn)練算法同時(shí)并不需要經(jīng)過你的同意

隨著人們長時(shí)間戴口罩出行，人們戴口罩的自拍和照片同樣也會(huì)在Instagram和Facebook等流行平臺(tái)上泛濫，這是顯而易見的。但是你知道嗎？你戴著口罩的自拍照不僅會(huì)被你的朋友和家人看到，也會(huì)被研究人員收集起來，來改進(jìn)面部識(shí)別算法。例如CNET在公共數(shù)據(jù)集中，發(fā)現(xiàn)了數(shù)千張直接從Instagram上拍攝的“蒙面自拍”。

COVID－19的流行正在導(dǎo)致戴口罩的人數(shù)激增，而面部識(shí)別公司也在爭相跟上，他們需要更多人們佩戴口罩的照片來訓(xùn)練他們的算法。

今年4月，研究人員使用從Instagram收集到1200多個(gè)樣本，將COVID19口罩圖像數(shù)據(jù)集發(fā)布到Github。樣本還引用了此前中國研究員整理的數(shù)據(jù)庫，其中包括5000多張佩戴了口罩的照片。

“在搜集數(shù)據(jù)方面，我們受到一些推出免費(fèi)工具的公司的啟發(fā)?！盇rbash說，“這些圖片都是公開發(fā)布在Instagram上的，而非私人照片。我們所做的只是在搜索和獲取正確的數(shù)據(jù)?！?/p>

長期以來，人臉識(shí)別公司未經(jīng)同意就使用人們的圖片來訓(xùn)練算法。例如一個(gè)較受爭議的面部識(shí)別公司Clearview－AI聲稱他們從社交網(wǎng)絡(luò)中獲取超過30億張圖片并錄入其數(shù)據(jù)庫。但有些人也認(rèn)為，面部識(shí)別技術(shù)威脅到隱私和言論自由，并警告說，現(xiàn)在幾乎沒有任何法律可以防止監(jiān)控工具的濫用。

口罩的佩戴大大降低了面部識(shí)別的速度

由于口罩能夠有效防止COVID－19的傳播，美國半數(shù)以上州的州長都要求民眾在公共場合戴口罩。但與此同時(shí)，口罩的佩戴也降低了面部識(shí)別軟件的識(shí)別速度，因?yàn)榭谡智∏踝×嗣娌可嫌糜诩夹g(shù)分析的關(guān)鍵部位。

為了收集數(shù)據(jù)，一些面部識(shí)別服務(wù)的提供商已經(jīng)開始要求自己的員工上傳他們佩戴口罩的自拍，并在已有基礎(chǔ)上進(jìn)行編輯。但一家公司能要求自拍的員工有限，人臉識(shí)別公司還需要更多的數(shù)據(jù)以完善算法，比如佩戴口罩的方式——擋住鼻子以下的部分、只遮住下巴和嘴等等，這樣算法才能更好地識(shí)別女性、有色人種、不同年齡段的人以及各種“蒙面”類型。

對(duì)于公司的公共數(shù)據(jù)庫，Arbash說，這些照片是從Instagram上搜索到的，公開帖子中被發(fā)布者打上了與口罩相關(guān)的hashtag。如果用戶不想被發(fā)現(xiàn)，可以將自己的頁面設(shè)為私密。公司從社交媒體平臺(tái)收集了大約3000張照片，但經(jīng)過篩選之后將照片規(guī)模減少至1200張。

人臉識(shí)別（Face Recognition）vs人臉檢測（Face detection）

人臉識(shí)別側(cè)重于確認(rèn)這張臉的獨(dú)一無二的身份和屬性。例如，在無感測溫場景下，我們需要人臉檢測 確認(rèn)額頭的位置以便檢測溫度身份信息并不必要。就像在圖片中找出貓一樣，機(jī)器只需要針對(duì)大量戴口罩的人臉進(jìn)行學(xué)習(xí)，就能在現(xiàn)實(shí)世界中找出它們。

人臉檢測是指從圖片中找到人臉?biāo)诘奈恢?，?duì)于這張臉長什么樣子、屬于誰并不關(guān)心。

道德問題的出現(xiàn)

未經(jīng)用戶允許就擅自使用他們發(fā)在社交媒體的照片，難免會(huì)引起關(guān)注隱私的網(wǎng)友的不適。對(duì)此，Arbash解釋道他們之所以這樣做，是為了幫助那些希望提高識(shí)別佩戴口罩的準(zhǔn)確率的數(shù)據(jù)科學(xué)家或機(jī)器學(xué)習(xí)工程師。“我們不會(huì)從中賺錢，這也不是商業(yè)活動(dòng)?！比绻凶銐虻呐d趣，公司未來也將更多考慮去研究如何獲得更多的“蒙面”數(shù)據(jù)。

但Facebook并不買賬：“未經(jīng)用戶同意，我們不允許第三方以這種方式收集或使用用戶發(fā)布的照片?！?/p>

The Real World Masked Face Dataset（RMFD）聲稱是最大的蒙面臉數(shù)據(jù)集，擁有從互聯(lián)網(wǎng)上收集的525人的5000多張蒙面圖片。這一數(shù)據(jù)集來自武漢大學(xué)的研究人員。他們提出了三種佩戴口罩的人臉數(shù)據(jù)集，包括：

1、口罩佩戴檢測人臉數(shù)據(jù)集（Masked Face Detection Dataset，MFDD）

2、真實(shí)世界的口罩佩戴人臉識(shí)別數(shù)據(jù)集（Real－world Masked Face Recognition Dataset， RMFRD）

3、模擬口罩佩戴人臉識(shí)別數(shù)據(jù)（Simulated Masked Face Recognition Dataset， SMFRD）

從社交媒體上抓取人們的照片來訓(xùn)練面部識(shí)別算法的做法并不新鮮，但由于COVID－19，人們才對(duì)這一問題更加關(guān)注。作為一項(xiàng)公共安全問題，開發(fā)人員迫切需要開發(fā)更為準(zhǔn)確的口罩人臉檢測技術(shù)；但在未經(jīng)許可收集圖像時(shí)，則會(huì)出現(xiàn)道德問題。