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涉及范围：深度学习方向，包括 CV、NLP、Data Fusion、Digital Twin

论文标题：A Survey on Masked Facial Detection Methods and Datasets for Fighting Against COVID-19

论文链接：https://arxiv.org/abs/2201.04777

论文代码：

发表时间：2022年1月

本文结构

第二节，介绍了本文相关文献的统计数据以及我们如何对文献进行调查；

第三节，调查了掩蔽人脸检测的数据集。本文概述了13个开放数据集的细节；

第四节，介绍了掩蔽面部检测方法的描述、主要特征和比较分析；

第五节，讨论了数据集和方法的局限性，以及未来的研究方向；

第六节，得出了结论。

Abstract

2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 自爆发以来继续对世界构成巨大挑战。为了对抗这种疾病，我们开发了一系列人工智能 (AI) 技术并将其应用于现实世界的场景，例如安全监测、疾病诊断、感染风险评估、COVID-19 CT 扫描的病变分割等。冠状病毒的流行迫使人们戴上口罩来抵抗病毒的传播，这也给对大量戴口罩的人群进行监控带来了困难。

在本文中，我们主要关注蒙面面部检测和相关数据集的人工智能技术。我们调查了最近的进展，从对蒙面面部检测数据集的描述开始。详细描述和讨论了 13 个可用的数据集。然后，这些方法大致分为两类：常规方法和基于神经网络的方法。传统的方法通常是通过手工特征的 boosting 算法来训练的，这个比例很小。基于神经网络的方法根据处理阶段的数量进一步分为三个部分。详细描述了代表性算法，并简要描述了一些典型技术。

最后，我们总结了最近的基准测试结果，讨论了数据集和方法的局限性，并拓展了未来的研究方向。据我们所知，这是第一次关于蒙面面部检测方法和数据集的调查。希望我们的调查能为抗击流行病提供一些帮助。

II.被调查文献的统计与分析

A.调查文献统计

部分会议论文在以下条件下被过滤掉：

1）不是用英文写的；

2）没有实验，特别是缺乏定量结果；

3）表达不清或组织混乱；

4) 没有显示视觉检测结果；

5）数据集中的图像数量太少，例如≤500。

特别是，一些文献使用非常相似的技术，并且只在不同的数据集上测试算法。仅选择具有较大数据集和良好性能的那些。

B.调查文献的层次表示

主要分为两种，一种传统方法，一种神经网络的方法

Ⅲ.蒙面面部检测数据集

A. 数据集描述

Ⅳ.蒙面人脸检测方法

A. 常规方法

分为单检测器方法和多检测器方法

B. 单阶段（端到端）方法

基于深度学习技术的单阶段方法在这些方法中占比最大。

它们包括 Faster R-CNN、Context-Attention R-CNN、InceptionV3、MobileNet、SSD、YOLO、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5 等。

可以清楚地得出结论，YOLO 及其变体被广泛使用。

C. 两阶段法

二阶段的目的是通过各种分类器或模型。其目的是要确定一个戴着面罩，正确或错误。

两阶段方法可以分为三组：神经网络 + 神经网络，神经网络 + 手工特征, 手工特征 + 神经网络。

D. 多阶段方法

蒙面面部检测的多阶段方法示例。

(a) 关键点关节集，(b) 2D 姿势估计，(c) 人脸区域提取，(d) 人脸/蒙面人脸分类和标记。

E. 方法结果的讨论

本文根据使用的特征和处理阶段的数量对蒙面人脸检测技术进行了粗略的分类。上表中列出了提到的一些代表性方法的概述。

此外，在 COVID-19 时代有许多基于蒙面面部检测方法的应用。一些例子如下图所示。

基本功能包括：检测一个人是否戴口罩；识别佩戴口罩的条件：正确或错误；从远距离视图中检测小的蒙面人脸。

Ⅴ.讨论及未来研究方向

A. 关于数据集局限性的讨论

一般来说，需要一个基准数据集，数量大，戴口罩条件多，蒙面人脸种类多，真实图像与模拟图像的比例合适，场景多样。但是，当前数据集存在一些限制。在这里，我们讨论了关于数据集局限性的五点。

一些数据集的数量（非常）小；
相当比例的数据集只包括两类：掩码和非掩码；
一些数据集是通过模拟掩码创建的；
真实图像和模拟图像都包含在某些数据集中；
一些数据集中的大部分图像都是从简单的场景中收集或捕获的。

B. 关于方法局限性的讨论

在蒙面人脸检测任务中，当前方法存在一些局限性

蒙面面部佩戴条件；
方法统一评价不足；
计算成本不足；
缺乏模型尺寸；
图像分辨率的变化。

C. 未来研究方向

在本节中，我们想强调未来的研究方向。尽管最近证明基于神经网络的方法取得了很好的效果，但仍有一些问题需要进一步投入。我们总结出以下十个方向。

创建更平衡的数据集；
将迁移学习技术应用于蒙面面部检测；
结合预检测器和验证模型进行蒙面人脸检测；
考虑一下要进行掩蔽面部检测的上下文信息；
探索轻量级模型并将其部署在移动或边缘设备上；
处理各种分辨率的图像；
蒙面人脸重建；
蒙面人脸识别；
用于多模式识别的蒙面面部和其他生物特征；
蒙面人脸对齐。

Ⅵ.结论

在本文中，我们调查了蒙面面部检测领域的最新进展。首先回顾了蒙面的面部数据集。从各个方面总结了 13 个开放数据集，并提供了它们的有效链接。我们从图像源、图像的真实性、类别不平衡和实验结果分析这些数据集。它们可用于创建新的更大数据集。模拟戴口罩是生成样本以丰富现有数据集并提高深度学习模型的鲁棒性的另一种方法。

我们回顾了一系列蒙面人脸检测方法。它们分为两类：常规方法和基于神经网络的方法简要概述了五种典型的传统算法。对于基于神经网络的方法，它们所占的比例最大，并根据处理阶段的数量进一步分为三类：单阶段方法、两阶段方法和多阶段方法。对于每个类，都详细描述了代表性方法，并简要介绍了一些典型技术。此外，我们根据原始文献总结了代表性方法的结果。讨论了数据集和方法的局限性。基于神经网络的方法是主流和有前途的技术。最后，我们强调了未来蒙面人脸检测的十个研究方向。我们的工作是在流行病时代完成的，希望能为抗击 COVID-19 提供一些帮助。

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