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面具人脸的综合调查：识别、检测和解脱面具
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
面罩脸部识别（MFR）是生物识别中的关键领域，本综述论文全面分析了具有面罩的个体识别和检测中的挑战和进展。通过深度学习技术的先进和面蒙面识别（FMR）以及面部去蒙面（FU）代表着重要的研究领域。该综述还讨论了研究人员在这一领域面临的重大障碍，并提出了未来进一步发展更稳健有效的面罩脸部识别系统的方向。
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关键要点
- 面罩脸部识别（MFR）是生物识别中的关键领域，受到COVID-19疫情的影响。
- 综述论文分析了具有面罩的个体识别和检测中的挑战和进展。
- 面蒙面识别（FMR）和面部去蒙面（FU）是重要的研究领域。
- 深度学习技术的进步为解决面部特征遮挡带来的挑战提供了方法。
- 论文综合审查了针对MFR、FMR和FU开发的各种基于深度学习的方法。
- 探讨了评估MFR研究性能的基准数据集和评估指标。
- 讨论了研究人员在这一领域面临的重大障碍。
- 提出了未来发展更稳健有效的面罩脸部识别系统的方向。
- 本文为研究人员和从业者提供了宝贵的资源，洞察面部识别技术的演变。
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