論文の概要: Inclusive Review on Advances in Masked Human Face Recognition Technologies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.00841v1
• Date: Fri, 04 Jul 2025 11:55:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-10 09:30:49.252691
• Title: Inclusive Review on Advances in Masked Human Face Recognition Technologies
• Title（参考訳）: 仮面認識技術の進歩に関する包括的レビュー
• Authors: Ali Haitham Abdul Amir, Zainab N. Nemer,
• Abstract要約: Masked Face Recognition (MFR) は生体認証技術においてますます重要になっている分野である。 本稿では,ディープラーニング技術に焦点をあてて,この分野の最新動向を包括的にレビューすることを目的とする。 本稿では,照明の変化,顔の位置の変化,部分隠蔽,マスクの種類がシステムの性能に与える影響など,最も顕著な課題について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Masked Face Recognition (MFR) is an increasingly important area in biometric recognition technologies, especially with the widespread use of masks as a result of the COVID-19 pandemic. This development has created new challenges for facial recognition systems due to the partial concealment of basic facial features. This paper aims to provide a comprehensive review of the latest developments in the field, with a focus on deep learning techniques, especially convolutional neural networks (CNNs) and twin networks (Siamese networks), which have played a pivotal role in improving the accuracy of covering face recognition. The paper discusses the most prominent challenges, which include changes in lighting, different facial positions, partial concealment, and the impact of mask types on the performance of systems. It also reviews advanced technologies developed to overcome these challenges, including data enhancement using artificial databases and multimedia methods to improve the ability of systems to generalize. In addition, the paper highlights advance in deep network design, feature extraction techniques, evaluation criteria, and data sets used in this area. Moreover, it reviews the various applications of masked face recognition in the fields of security and medicine, highlighting the growing importance of these systems in light of recurrent health crises and increasing security threats. Finally, the paper focuses on future research trends such as developing more efficient algorithms and integrating multimedia technologies to improve the performance of recognition systems in real-world environments and expand their applications.
• Abstract（参考訳）: Masked Face Recognition (MFR) はバイオメトリック認識技術においてますます重要になっている分野であり、特に新型コロナウイルスのパンデミックの結果としてマスクが広く使われるようになった。 この開発は、基本的な顔の特徴を部分的に隠蔽するため、顔認識システムに新たな課題を生み出した。 本稿では,ディープラーニング技術,特に畳み込みニューラルネットワーク (CNN) とツインネットワーク (Siamese Network) に着目し,顔認識の精度向上に重要な役割を担っている。 本稿では,照明の変化,顔の位置の変化,部分隠蔽,マスクの種類がシステムの性能に与える影響など,最も顕著な課題について論じる。 また、これらの課題を克服するために開発された先進技術、例えば、人工データベースを用いたデータ強化や、システムの一般化能力を改善するマルチメディア手法についてもレビューした。 さらに,本論文では, 深層ネットワーク設計, 特徴抽出技術, 評価基準, およびこの分野におけるデータセットについて述べる。 さらに、セキュリティ・医療分野におけるマスク顔認証の様々な応用を概観し、再発する健康危機やセキュリティの脅威の増加を踏まえて、これらのシステムの重要性の高まりを強調した。 最後に,より効率的なアルゴリズムの開発や,実環境における認識システムの性能向上とアプリケーション拡張を目的としたマルチメディア技術の統合など,今後の研究動向に注目した。

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