Созданный алгоритм работает с применением технологий глубокого обучения. Для обучения системы используются фотографии одних и тех же людей с открытым и замаскированным лицом. При помощи сверточной нейросети компьютер отмечает на фотографии 14 необходимых точек (среди которых уголки губ, глаз, бровей и т.д.), а затем сравнивает ее с фотографиями открытого лица из отдельной базы данных. Публикацию препринта статьи можно скачать для ознакомления на сайте arXiv.com.
Исследователи уже провели тестирование своего алгоритма на двух базах данных, содержащих фотографии замаскированных людей: первая база данных содержит фотографии, на которых лица людей закрыты практически полностью (например, платком, оставляющим открытыми только глаза), а вторая – фотографии, на которых лица людей прикрыты, например, только очками. Для базы данных с более сложными для идентификации изображениями точность распознавания составила до 62,6%, а с более простыми – до 78,4%.
