A Survey on Computer Vision based Human Analysis in the COVID-19 Era

要約

COVID-19の出現は、社会全体だけでなく、個人の生活にもグローバルで大きな影響を及ぼしました。世界各国では、マスクの着用、社会的距離の取り方、公共空間での定期的な消毒の義務付け、スクリーニングアプリケーションの利用など、感染を抑えるためのさまざまな予防策が導入された。このような背景から、視覚データの自動解析による予防対策と、バイオメトリクス認証など既存の視覚サービスの正常な運用を支援する、新規かつ改良されたコンピュータビジョン技術が必要とされるようになった。ここで特に重要なのは、視覚データ中の人物や顔の分析に焦点を当てたコンピュータビジョン技術であり、顔面マスクの義務化によってもたらされた部分的なオクルージョンの影響を最も受けている。このようなコンピュータビジョンに基づく人物分析技術には、顔や顔面マスクの検出アプローチ、顔認識技術、群衆カウントソリューション、年齢や表情の推定手順、顔と手のインタラクションを検出するモデルなどがあり、近年非常に注目されている技術である。このサーベイの目的は、COVID-19がこのような研究に誘発する問題の紹介と、コンピュータビジョンに基づく人間解析の分野で行われた研究の包括的なレビューを提供することである。特に、様々な手法の性能に対する顔面マスクの影響と、この問題を軽減するための最近の解決策に注目します。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します。最後に、この分野をさらに発展させるために、主な未解決の課題と将来の研究の方向性について考察しています。

要約(オリジナル)

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.

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