被手遮擋的自拍圖像，對于計算機視覺識別來說，往往是痛點。因為被手遮住的部分與臉部的顏色、紋理等有很多共同屬性。

　　但來自佛羅里達大學和卡內基梅隆大學的研究小組，創(chuàng)建了一種自動合成、識別手遮擋臉部圖像的方法，可解決面部遮擋的圖像識別問題。這項研究可提高現(xiàn)有面部識別模型的性能，甚至可以更準確地識別情感。

　　通常，人臉識別模型通過識別標記來運行。嘴和眼睛之間的幾何關系對于識別是至關重要的。

　　其中的一位研究人員表示：“我們正在打造專用模型，我們注意到，視覺模型對于手遮擋臉部的圖像識別失敗率超過了以往，這就是為什么要創(chuàng)建一個圖像合成方法的原因。

　　合成圖像必須進行顏色校正、縮放和定向以模擬真實圖像。這種方法的一個好處是，它創(chuàng)建一個和原圖像幾乎完全一樣的數(shù)據(jù)集，同時包含遮擋和無遮擋數(shù)據(jù)。

　　缺點是研究團隊還沒有拿真實的、非合成的數(shù)據(jù)集比較過。但這項研究足以推動，人臉識別的準確率。

　　當雙手覆蓋臉部時，識別會不確定性，需要移除遮擋臉部圖像部分的關鍵信息。但手也添加信息，不同的手部遮擋位置，也可以表達驚喜、焦慮或是功能障礙等。

　　像Affectiva（https://www.affectiva.com/）這樣的創(chuàng)業(yè)公司，就是用圖像識別技術來解讀情感。特別是改善面部識別和情感識別，廣泛應用于廣告、用戶研究和機器人等領域。