マスク着用に対応した顔検出手法

抄録

映像に映る人物を特定する人物識別技術は，スマートフォンにおける認証や，イベント会場での入退場管理，映像データへの索引付けなどにおいて幅広く利用されている．人物識別における課題のひとつとして，顔の隠ぺいによる精度低下が挙げられる．近年，新型コロナウイルス感染症の影響などによってマスクを着用する機会が増えたこともあり，マスクによる隠ぺいに対応した手法が求められている．本稿では，人物識別における前段の処理である顔検出を対象とし，マスクを着用している人物についても，顔が映る位置を精度よく検出できる手法を提案する．具体的には，学習データを拡張するためのマスク合成手法を提案するとともに，マスク着用に有効な深層ニューラルネットワークの構造を限定的な条件下で実験的に探索する．評価実験では，マスク実画像データセットを用いて既存手法と性能を比較し，提案手法の有効性を検証する．