論文の概要: A Survey on Computer Vision based Human Analysis in the COVID-19 Era
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03705v1
- Date: Mon, 7 Nov 2022 17:20:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-08 18:43:16.916120
- Title: A Survey on Computer Vision based Human Analysis in the COVID-19 Era
- Title（参考訳）: コンピュータビジョンによるCOVID-19時代の人的分析に関する調査
- Authors: Fevziye Irem Eyiokur, Alperen Kantarc{\i}, Mustafa Ekrem Erak{\i}n,
Naser Damer, Ferda Ofli, Muhammad Imran, Janez Kri\v{z}aj, Albert Ali Salah,
Alexander Waibel, Vitomir \v{S}truc, Haz{\i}m Kemal Ekenel
- Abstract要約: 新型コロナウイルスの出現は、社会全体だけでなく、個人の生活にも大きく影響している。
マスクやソーシャルディスタンシングの義務、公共空間での定期消毒、スクリーニングアプリケーションの使用など、さまざまな予防策が世界中で導入されている。
これらの発展は、(i)視覚データの自動解析による予防対策の支援、(ii)生体認証などの既存の視覚ベースのサービスの正常な操作を容易にする、新しいコンピュータビジョン技術の必要性を喚起した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.79053747159797
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The emergence of COVID-19 has had a global and profound impact, not only on
society as a whole, but also on the lives of individuals. Various prevention
measures were introduced around the world to limit the transmission of the
disease, including face masks, mandates for social distancing and regular
disinfection in public spaces, and the use of screening applications. These
developments also triggered the need for novel and improved computer vision
techniques capable of (i) providing support to the prevention measures through
an automated analysis of visual data, on the one hand, and (ii) facilitating
normal operation of existing vision-based services, such as biometric
authentication schemes, on the other. Especially important here, are computer
vision techniques that focus on the analysis of people and faces in visual data
and have been affected the most by the partial occlusions introduced by the
mandates for facial masks. Such computer vision based human analysis techniques
include face and face-mask detection approaches, face recognition techniques,
crowd counting solutions, age and expression estimation procedures, models for
detecting face-hand interactions and many others, and have seen considerable
attention over recent years. The goal of this survey is to provide an
introduction to the problems induced by COVID-19 into such research and to
present a comprehensive review of the work done in the computer vision based
human analysis field. Particular attention is paid to the impact of facial
masks on the performance of various methods and recent solutions to mitigate
this problem. Additionally, a detailed review of existing datasets useful for
the development and evaluation of methods for COVID-19 related applications is
also provided. Finally, to help advance the field further, a discussion on the
main open challenges and future research direction is given.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(covid-19)の出現は、社会全体だけでなく個人の生活にも、世界的かつ重大な影響を与えてきた。
マスク、社会的距離の制限、公共空間での定期的な消毒、スクリーニングアプリケーションの使用など、さまざまな予防策が世界中で導入された。
これらの発展は、新しいコンピュータビジョン技術の必要性も引き起こした。
一 視覚データの自動解析による予防対策への支援を一方的に行うこと。
(ii)生体認証などの既存のビジョンベースのサービスの正常な運用を容易にすること。
特に重要なのは、視覚データにおける人や顔の分析に焦点をあてるコンピュータビジョン技術であり、顔マスクの委任によって導入された部分閉塞の影響が最も大きいことである。
このようなコンピュータビジョンに基づく人的分析手法には、顔とマスクの検出アプローチ、顔認識技術、群集カウントソリューション、年齢と表現推定手順、顔と手の動きを検出するモデルなどがあり、近年注目されている。
本調査の目的は、このような研究にCOVID-19によって引き起こされる問題を紹介し、コンピュータビジョンに基づく人間分析分野における研究の包括的なレビューを行うことである。
顔のマスクが様々な手法の性能に与える影響や、この問題を緩和するための最近の解決策に特に注意が払われている。
さらに、covid-19関連アプリケーションのための手法の開発と評価に有用な既存のデータセットの詳細なレビューも提供されている。
最後に、この分野をさらに前進させるため、主要なオープンチャレンジと今後の研究方向性に関する議論が行われる。
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