論文の概要: A Survey on Masked Facial Detection Methods and Datasets for Fighting
Against COVID-19
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.04777v1
- Date: Thu, 13 Jan 2022 03:28:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-14 14:06:43.536849
- Title: A Survey on Masked Facial Detection Methods and Datasets for Fighting
Against COVID-19
- Title（参考訳）: 新型コロナウイルス対策のための仮面顔検出法とデータセットの検討
- Authors: Bingshu Wang, Jiangbin Zheng, and C.L. Philip Chen
- Abstract要約: 新型コロナウイルス感染症2019(COVID-19)は、感染拡大以来、世界にとって大きな課題となっている。
この病気と闘うために、一連の人工知能(AI)技術が開発され、現実世界のシナリオに適用される。
本稿では主に、マスク付き顔検出と関連するデータセットのAI技術に焦点を当てる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.88701052813462
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Coronavirus disease 2019 (COVID-19) continues to pose a great challenge to
the world since its outbreak. To fight against the disease, a series of
artificial intelligence (AI) techniques are developed and applied to real-world
scenarios such as safety monitoring, disease diagnosis, infection risk
assessment, lesion segmentation of COVID-19 CT scans,etc. The coronavirus
epidemics have forced people wear masks to counteract the transmission of
virus, which also brings difficulties to monitor large groups of people wearing
masks. In this paper, we primarily focus on the AI techniques of masked facial
detection and related datasets. We survey the recent advances, beginning with
the descriptions of masked facial detection datasets. Thirteen available
datasets are described and discussed in details. Then, the methods are roughly
categorized into two classes: conventional methods and neural network-based
methods. Conventional methods are usually trained by boosting algorithms with
hand-crafted features, which accounts for a small proportion. Neural
network-based methods are further classified as three parts according to the
number of processing stages. Representative algorithms are described in detail,
coupled with some typical techniques that are described briefly. Finally, we
summarize the recent benchmarking results, give the discussions on the
limitations of datasets and methods, and expand future research directions. To
our knowledge, this is the first survey about masked facial detection methods
and datasets. Hopefully our survey could provide some help to fight against
epidemics.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス感染症2019(COVID-19)は、感染拡大以来、世界にとって大きな課題となっている。
この病気に対抗するために、一連の人工知能(AI)技術が開発され、安全監視、疾患診断、感染リスク評価、COVID-19 CTスキャンの病変セグメント化、etcなどの現実世界のシナリオに適用されている。
新型コロナウイルスの感染拡大により、マスクを着用した大勢の人々がマスクを着用しているのを監視することが困難になっている。
本稿では主に、マスク付き顔検出と関連するデータセットのAI技術に焦点を当てる。
マスク付き顔検出データセットの記述から始まった最近の進歩について調査する。
13のデータセットが詳しく説明され、議論されている。
次に、従来の方法とニューラルネットワークに基づく方法の2つのクラスに大別する。
従来の手法は通常、少ない割合で手作りの機能を持つアルゴリズムを増強することで訓練される。
ニューラルネットワークに基づく手法は、処理段階の数に応じてさらに3つの部分に分類される。
代表的アルゴリズムは、簡潔に記述される典型的な技法と相まって詳細に記述される。
最後に、最近のベンチマーク結果を要約し、データセットとメソッドの制限に関する議論を行い、今後の研究方向性を広げる。
私たちの知る限り、マスクされた顔検出方法とデータセットに関する最初の調査である。
私たちの調査が、疫病対策に役立つことを願っています。
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