自2020年初以来，COVID-19的大流行对日常生活的许多方面产生了相当大的影响。在全球范围内已经采取了一系列不同的措施，以降低新感染的速度并管理国家卫生服务的压力。主要策略是通过优先考虑远程工作和教育来减少聚会和传播的潜力。当不可避免的聚会时，增强的手卫生和面膜的使用减少了病原体的扩散。这些特殊的措施提出了可靠的生物识别识别的挑战，例如用于面部，语音和手工生物识别技术。同时，新的挑战创造了新的机会和研究方向，例如对无约束的虹膜或眼周识别，基于无触摸的指纹和基于静脉的身份验证以及生物特征特征进行疾病检测的重新兴趣。本文概述了为解决这些挑战和新兴机会而进行的研究。

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.

本章的主要范围是作为面部介绍攻击检测的介绍，包括过去几年的关键资源和领域的进步。下一页呈现了面部识别系统可以面对的不同演示攻击，其中攻击者向传感器提供给传感器，主要是相机，呈现攻击仪器（PAI），这通常是照片，视频或掩码，试图冒充真正的用户。首先，我们介绍了面部识别的现状，部署水平及其挑战。此外，我们介绍了面部识别系统可能暴露的漏洞和可能的攻击，表明呈现攻击检测方法的高度重要性。我们审核不同类型的演示攻击方法，从更简单到更复杂，在哪个情况下它们可能是有效的。然后，我们总结了最受欢迎的演示文稿攻击检测方法来处理这些攻击。最后，我们介绍了研究界使用的公共数据集，以探索面部生物识别性的脆弱性，以呈现攻击，并对已知的PAI制定有效的对策。

Periocular refers to the region of the face that surrounds the eye socket. This is a feature-rich area that can be used by itself to determine the identity of an individual. It is especially useful when the iris or the face cannot be reliably acquired. This can be the case of unconstrained or uncooperative scenarios, where the face may appear partially occluded, or the subject-to-camera distance may be high. However, it has received revived attention during the pandemic due to masked faces, leaving the ocular region as the only visible facial area, even in controlled scenarios. This paper discusses the state-of-the-art of periocular biometrics, giving an overall framework of its most significant research aspects.

虹膜识别技术在过去几十年中吸引了日益增长的兴趣，我们目睹了从研究实验室迁移到现实世界应用的迁移。该技术的部署提出了关于与这些系统相关的主要漏洞和安全威胁的问题。在这些威胁中，介绍攻击突出了一些最相关和研究的。呈现攻击可以被定义为人类特征或工件的呈现直接到试图干扰其正常操作的生物识别系统的捕获设备。在虹膜的情况下，这些攻击包括使用真正的虹膜以及具有不同级别的复杂程度的工件，例如照片或视频。本章介绍了已开发的虹膜演示攻击检测（PAD）方法，以降低呈现攻击所带来的风险。首先，我们总结了最受欢迎的攻击类型，包括地址的主要挑战。其次，我们提出了一个介绍攻击检测方法的分类，作为这一非常活跃的研究区域的简要介绍。最后，我们讨论了这些方法根据实际应用中最重要的情况识别虹膜识别系统。

生物识别技术在过去十年中越来越多地部署，比传统的个人认可方法提供更大的安全性和便利性。虽然生物识别信号的质量严重影响生物识别系统的性能，但在评估质量的先验研究中有限。质量是安全的关键问题，特别是在涉及监视摄像机，取证，便携式设备或通过互联网远程访问的不利情景。本文分析了对生物识别质量产生负面影响的因素，如何克服它们，以及如何将质量措施纳入生物识别系统。在这些问题中对本领域的审查提供了一种对生物识别质量挑战的整体框架。

信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件，具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据，图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能，数据驱动，信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述，旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题，从基础到工业研究，以简明的主题部分组织，反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外，它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。

展示了在欧洲生物安全卓越网络框架内设计和获取的新的多模态生物识别数据库。它由600多个个人在三种情况下在三种情况下获得：1）在互联网上，2）在带台式PC的办公环境中，以及3）在室内/室外环境中，具有移动便携式硬件。这三种方案包括音频/视频数据的共同部分。此外，已使用桌面PC和移动便携式硬件获取签名和指纹数据。此外，使用桌面PC在第二个方案中获取手和虹膜数据。收购事项已于11名欧洲机构进行。 BioSecure多模式数据库（BMDB）的其他功能有：两个采集会话，在某些方式的几种传感器，均衡性别和年龄分布，多式化现实情景，每种方式，跨欧洲多样性，人口统计数据的可用性，以及人口统计数据的可用性与其他多模式数据库的兼容性。 BMDB的新型收购条件允许我们对单币或多模式生物识别系统进行新的具有挑战性的研究和评估，如最近的生物安全的多模式评估活动。还给出了该活动的描述，包括来自新数据库的单个模式的基线结果。预计数据库将通过2008年通过生物安全协会进行研究目的

深度神经网络在人类分析中已经普遍存在，增强了应用的性能，例如生物识别识别，动作识别以及人重新识别。但是，此类网络的性能通过可用的培训数据缩放。在人类分析中，对大规模数据集的需求构成了严重的挑战，因为数据收集乏味，廉价，昂贵，并且必须遵守数据保护法。当前的研究研究了\ textit {合成数据}的生成，作为在现场收集真实数据的有效且具有隐私性的替代方案。这项调查介绍了基本定义和方法，在生成和采用合成数据进行人类分析时必不可少。我们进行了一项调查，总结了当前的最新方法以及使用合成数据的主要好处。我们还提供了公开可用的合成数据集和生成模型的概述。最后，我们讨论了该领域的局限性以及开放研究问题。这项调查旨在为人类分析领域的研究人员和从业人员提供。

已经广泛地研究了使用虹膜和围眼区域作为生物特征，主要是由于虹膜特征的奇异性以及当图像分辨率不足以提取虹膜信息时的奇异区域的使用。除了提供有关个人身份的信息外，还可以探索从这些特征提取的功能，以获得其他信息，例如个人的性别，药物使用的影响，隐形眼镜的使用，欺骗等。这项工作提出了对为眼部识别创建的数据库的调查，详细说明其协议以及如何获取其图像。我们还描述并讨论了最受欢迎的眼镜识别比赛（比赛），突出了所提交的算法，只使用Iris特征和融合虹膜和周边地区信息实现了最佳结果。最后，我们描述了一些相关工程，将深度学习技术应用于眼镜识别，并指出了新的挑战和未来方向。考虑到有大量的眼部数据库，并且每个人通常都设计用于特定问题，我们认为这项调查可以广泛概述眼部生物识别学中的挑战。

通常，基于生物谱系的控制系统可能不依赖于各个预期行为或合作适当运行。相反，这种系统应该了解未经授权的访问尝试的恶意程序。文献中提供的一些作品建议通过步态识别方法来解决问题。这些方法旨在通过内在的可察觉功能来识别人类，尽管穿着衣服或配件。虽然该问题表示相对长时间的挑战，但是为处理问题的大多数技术存在与特征提取和低分类率相关的几个缺点，以及其他问题。然而，最近的深度学习方法是一种强大的一组工具，可以处理几乎任何图像和计算机视觉相关问题，为步态识别提供最重要的结果。因此，这项工作提供了通过步态认可的关于生物识别检测的最近作品的调查汇编，重点是深入学习方法，强调他们的益处，暴露出弱点。此外，它还呈现用于解决相关约束的数据集，方法和体系结构的分类和表征描述。

对医疗保健监控的远程工具的需求从未如此明显。摄像机测量生命体征利用成像装置通过分析人体的图像来计算生理变化。建立光学，机器学习，计算机视觉和医学的进步这些技术以来的数码相机的发明以来已经显着进展。本文介绍了对生理生命体征的相机测量综合调查，描述了它们可以测量的重要标志和实现所做的计算技术。我涵盖了临床和非临床应用以及这些应用需要克服的挑战，以便从概念上推进。最后，我描述了对研究社区可用的当前资源（数据集和代码），并提供了一个全面的网页（https://cameravitals.github.io/），其中包含这些资源的链接以及其中引用的所有文件的分类列表文章。

随着全球人口越来越多的人口驱动世界各地的快速城市化，有很大的需要蓄意审议值得生活的未来。特别是，随着现代智能城市拥抱越来越多的数据驱动的人工智能服务，值得记住技术可以促进繁荣，福祉，城市居住能力或社会正义，而是只有当它具有正确的模拟补充时（例如竭尽全力，成熟机构，负责任治理）;这些智能城市的最终目标是促进和提高人类福利和社会繁荣。研究人员表明，各种技术商业模式和特征实际上可以有助于极端主义，极化，错误信息和互联网成瘾等社会问题。鉴于这些观察，解决了确保了诸如未来城市技术基岩的安全，安全和可解释性的哲学和道德问题，以为未来城市的技术基岩具有至关重要的。在全球范围内，有能够更加人性化和以人为本的技术。在本文中，我们分析和探索了在人以人为本的应用中成功部署AI的安全，鲁棒性，可解释性和道德（数据和算法）挑战的关键挑战，特别强调这些概念/挑战的融合。我们对这些关键挑战提供了对现有文献的详细审查，并分析了这些挑战中的一个可能导致他人的挑战方式或帮助解决其他挑战。本文还建议了这些域的当前限制，陷阱和未来研究方向，以及如何填补当前的空白并导致更好的解决方案。我们认为，这种严谨的分析将为域名的未来研究提供基准。

机器学习传感器代表了嵌入式机器学习应用程序未来的范式转移。当前的嵌入式机器学习（ML）实例化遭受了复杂的整合，缺乏模块化以及数据流动的隐私和安全问题。本文提出了一个以数据为中心的范式，用于将传感器智能嵌入边缘设备上，以应对这些挑战。我们对“传感器2.0”的愿景需要将传感器输入数据和ML处理从硬件级别隔离到更广泛的系统，并提供一个薄的界面，以模拟传统传感器的功能。这种分离导致模块化且易于使用的ML传感器设备。我们讨论了将ML处理构建到嵌入式系统上控制微处理器的软件堆栈中的标准方法所带来的挑战，以及ML传感器的模块化如何减轻这些问题。 ML传感器提高了隐私和准确性，同时使系统构建者更容易将ML集成到其产品中，以简单的组件。我们提供了预期的ML传感器和说明性数据表的例子，以表现出来，并希望这将建立对话使我们朝着传感器2.0迈进。

智能手机已经使用基于生物识别的验证系统，以在高度敏感的应用中提供安全性。视听生物识别技术因其可用性而受欢迎，并且由于其多式化性质，欺骗性将具有挑战性。在这项工作中，我们介绍了一个在五个不同最近智能手机中捕获的视听智能手机数据集。考虑到不同的现实情景，这个新数据集包含在三个不同的会话中捕获的103个科目。在该数据集中获取三种不同的语言，以包括扬声器识别系统的语言依赖性问题。这些数据集的这些独特的特征将为实施新的艺术技术的单向或视听扬声器识别系统提供途径。我们还报告了DataSet上的基准标记的生物识别系统的性能。生物识别算法的鲁棒性朝向具有广泛实验的重播和合成信号等信号噪声，设备，语言和呈现攻击等多种依赖性。获得的结果提出了许多关于智能手机中最先进的生物识别方法的泛化特性的担忧。

数字化和自动化方面的快速进步导致医疗保健的加速增长，从而产生了新型模型，这些模型正在创造新的渠道，以降低成本。 Metaverse是一项在数字空间中的新兴技术，在医疗保健方面具有巨大的潜力，为患者和医生带来了现实的经验。荟萃分析是多种促成技术的汇合，例如人工智能，虚拟现实，增强现实，医疗设备，机器人技术，量子计算等。通过哪些方向可以探索提供优质医疗保健治疗和服务的新方向。这些技术的合并确保了身临其境，亲密和个性化的患者护理。它还提供自适应智能解决方案，以消除医疗保健提供者和接收器之间的障碍。本文对医疗保健的荟萃分析提供了全面的综述，强调了最新技术的状态，即采用医疗保健元元的能力技术，潜在的应用程序和相关项目。还确定了用于医疗保健应用的元元改编的问题，并强调了合理的解决方案作为未来研究方向的一部分。

本文审查了视觉隐私保护技术中最先进的技术，特别注意适用于主动和辅助生活领域的技术（aal）。介绍了一种新的分类，可以归类最先进的视觉隐私保护方法。突出显示了传教性的感知混淆方法，是分类学中的一个类别。这些是一类视觉隐私保存技术，特别是在考虑基于视频的AAL监控的情况时特别相关。还探讨了对机器学习模型的混淆。设计的不同隐私层面的高级分类方案与视觉隐私保存技术的拟议分类有关。最后，我们注意到现场存在的开放问题，并将读者介绍给一些令人兴奋的途径，以便在视觉隐私区域的未来研究。

通信技术和互联网的最新进展与人工智能（AI）启用了智能医疗保健。传统上，由于现代医疗保健网络的高性性和日益增长的数据隐私问题，AI技术需要集中式数据收集和处理，这可能在现实的医疗环境中可能是不可行的。作为一个新兴的分布式协作AI范例，通过协调多个客户（例如，医院）来执行AI培训而不共享原始数据，对智能医疗保健特别有吸引力。因此，我们对智能医疗保健的使用提供了全面的调查。首先，我们在智能医疗保健中展示了近期进程，动机和使用FL的要求。然后讨论了近期智能医疗保健的FL设计，从资源感知FL，安全和隐私感知到激励FL和个性化FL。随后，我们对关键医疗领域的FL新兴应用提供了最先进的综述，包括健康数据管理，远程健康监测，医学成像和Covid-19检测。分析了几个最近基于智能医疗保健项目，并突出了从调查中学到的关键经验教训。最后，我们讨论了智能医疗保健未来研究的有趣研究挑战和可能的指示。

很少有研究重点是研究人们如何识别变形攻击，即使有一些出版物已经检查了自动化FRS的敏感性并提供了变形攻击检测（MAD）方法。 MAD接近他们的决策要么基于单个图像，因此没有参考以比较（S-MAD）或使用参考图像（D-MAD）。一个普遍的误解是，审查员或观察者的面部变体检测能力取决于他们的主题专业知识，经验和对这个问题的熟悉程度，并且没有任何作品报告了定期验证身份（ID）文档的观察者的具体结果。当人类观察者参与检查具有面部图像的ID文件时，其能力的失误可能会面临重大的社会挑战。为了评估观察者的熟练程度，这项工作首先构建了来自48位不同受试者的现实变形攻击的新基准数据库，从而产生了400个变形图像。我们还捕获了从自动边界控制（ABC）门的图像，以模仿D-MAD设置中现实的边界横断场景，并使用400个探针图像研究人类观察者检测变形图像的能力。还生产了一个新的180个变形图像的数据集，以研究S-MAD环境中的人类能力。除了创建一个新的评估平台来进行S-MAD和D-MAD分析外，该研究还雇用了469位D-MAD的观察员，S-MAD的410位观察员和410位观察员，他们主要是来自40多个国家 /地区的政府雇员，以及103个科目谁不是考官。该分析提供了有趣的见解，并突出了缺乏专业知识和未能认识到专家大量变形攻击的缺乏。这项研究的结果旨在帮助制定培训计划，以防止安全失败，同时确定图像是真正的还是改变了图像。

增强隐私技术是实施基本数据保护原则的技术。关于生物识别识别，已经引入了不同类型的隐私增强技术来保护储存的生物特征识别数据，这些数据通常被归类为敏感。在这方面，已经提出了各种分类法和概念分类，并进行了标准化活动。但是，这些努力主要致力于某些隐私增强技术的子类别，因此缺乏概括。这项工作概述了统一框架中生物识别技术隐私技术的概念。在每个处理步骤中，详细介绍了现有概念之间的关键方面和差异。讨论了现有方法的基本属性和局限性，并与数据保护技术和原理有关。此外，提出了评估生物识别技术的隐私技术评估的场景和方法。本文是针对生物识别数据保护领域的进入点，并针对经验丰富的研究人员以及非专家。