De technologie voor gezichtsherkenning gaat snel vooruit en heeft toepassingen op het gebied van beveiliging en biometrie, marketing, onderwijs, strafrechtelijk onderzoek en vele andere gebieden. Het kan nu niet alleen de persoon herkennen, maar ook de uitdrukking op hun gezicht vaststellen. Onderzoek in het International Journal of Biometrics pakt de beperkingen van gezichtsherkenningssoftware aan wanneer het gezicht van de persoon gedeeltelijk wordt verduisterd, bijvoorbeeld door een sluier of een beschermend gezichtsmasker.

De onderzoekers, gevestigd in Hongarije, Jordanië, Saoedi-Arabië, het VK en de VS, rapporteren een nauwkeurigheid van gezichtsherkenning met hun diepgaande leerbenadering die 99,95% nauwkeurig is voor gezichtsherkenning, zelfs voor een persoon die een niqab draagt, die het grootste deel van het gezicht bedekt behalve de ogen. De software is 99,9% nauwkeurig voor geslachtsherkenning en leeftijdsbepaling. Het kan herkennen of een gesluierde persoon of persoon die een COVID-masker draagt, al dan niet lacht, door de ogen te analyseren, met een nauwkeurigheid van 80,9%. Er werden tests uitgevoerd op een beelddatabase van 150 mensen, 41 mannelijke en 109 vrouwelijke proefpersonen in de leeftijd van 8 tot 78 jaar.

Ahmed BA Hassanat van Mutah University in Karak en Abeer Ahmad Albustanji van het Ministerie van Milieu in Amman, Jordanië, Ahmad S. Tarawneh van Eotvos Lorand University in Boedapest, Hongarije, Malek Alrashidi, Mansoor Alghamdi, en Ibrahim S. Alkhazi van de University of Tabuk, Hani Alharbi van de Islamitische Universiteit van Medina, Saoedi-Arabië, Mohammed Alanazi van Cranfield University, V.K., en V.B. Surya Prasath van de Universiteit van Cincinnati, Ohio, VS, gebruikte een diep convolutioneel neuraal netwerk om hun herkenningssysteem te ontwikkelen. Het neurale netwerk heeft 4.096 functies in elke laag van het herkenningsproces.

Het team wijst erop dat hun proof of principle - bekend als DeepVeil - het gebruik van een interne beelddatabase omvatte, met face-on beelden van gesluierde personen die van dichtbij werden genomen. De volgende stap is om te werken met een meer diverse reeks afbeeldingen die zijn opgenomen in een reeks instellingen, waaronder foto's die vanuit verschillende hoeken zijn genomen. Dat gezegd hebbende, was in de begindagen van conventionele gezichtsherkenningssystemen een duidelijk gezicht-op-beeld nodig om de identiteit van een persoon te verifiëren, maar dat is niet langer het geval omdat de algoritmen en software zijn geëvolueerd. Dus hetzelfde zal, met de juiste aanpak en verdere ontwikkeling, waarschijnlijk ook gelden voor DeepVeil. + Verder verkennen

Nieuw onderzoek toont aan dat mensen emoties van andere mensen kunnen herkennen in gezichtsmaskers