卫生组织建议社会疏远，佩戴面罩，避免触摸面，以防止冠状病毒的传播。根据这些保护措施，我们开发了一种计算机视觉系统，以帮助防止Covid-19的传输。具体地，开发系统执行面部掩模检测，面部手互动检测，并测量社交距离。要培训和评估发达的系统，我们收集和注释图像，代表现实世界中的面部掩模使用和面部手互动。除了在自己的数据集上评估开发系统的性能外，还在文献中的现有数据集中测试了它，而不会对它们进行任何适应性。此外，我们提出了一个模块，以跟踪人之间的社交距离。实验结果表明，我们的数据集代表了真实世界的多样性。所提出的系统实现了面罩使用检测，面部手互动检测和在看不见的数据的真实情况下测量社会距离的高性能和泛化容量。数据集将在https://github.com/ilemeyiokur/covid-19-preventions-control -system中获得。

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.

2019年冠状病毒疾病（Covid-19）继续自爆发以来对世界产生巨大挑战。为了对抗这种疾病，开发了一系列人工智能（AI）技术，并应用于现实世界的情景，如安全监测，疾病诊断，感染风险评估，Covid-19 CT扫描的病变细分等。 Coronavirus流行病迫使人们佩戴面膜来抵消病毒的传播，这也带来了监控戴着面具的大群人群的困难。在本文中，我们主要关注蒙面面部检测和相关数据集的AI技术。从蒙面面部检测数据集的描述开始，我们调查了最近的进步。详细描述并详细讨论了十三可用数据集。然后，该方法大致分为两类：传统方法和基于神经网络的方法。常规方法通常通过用手工制作的特征升高算法来训练，该算法占少比例。基于神经网络的方法根据处理阶段的数量进一步归类为三个部分。详细描述了代表性算法，与一些简要描述的一些典型技术耦合。最后，我们总结了最近的基准测试结果，讨论了关于数据集和方法的局限性，并扩大了未来的研究方向。据我们所知，这是关于蒙面面部检测方法和数据集的第一次调查。希望我们的调查可以提供一些帮助对抗流行病的帮助。

Covid-19大流行导致了前所未有的全球公共卫生危机。鉴于其固有的性质，建议社会疏散措施作为遏制这种大流行传播的主要策略。因此，识别违反这些协议的情况，对削减疾病的传播并促进可持续生活方式具有影响。本文提出了一种基于电脑视觉的基于计算机视觉的系统，分析了CCTV镜头，为Covid-19传播提供了威胁水平评估。该系统努力捕获跨越多个帧的CCTV镜头的信息内容，以识别各个帧的各种违反社会偏移协议的实例，以及跨空间的识别，以及组行为的识别。该功能主要是通过利用基于时间图的基础结构来实现CCTV镜头的信息和对全能解释图的策略并量化给定场景的威胁级别的策略。在一系列场景中测试并验证各个组件，并针对人类专家意见进行了完整的系统。结果反映了威胁水平对人，其物理接近，相互作用，防护服和群体动力学的依赖。系统性能的准确性为76％，从而在城市进行了可部署的威胁监控系统，以允许社会中的正常和可持续性。

Facial recognition is fundamental for a wide variety of security systems operating in real-time applications. In video surveillance based face recognition, face images are typically captured over multiple frames in uncontrolled conditions; where head pose, illumination, shadowing, motion blur and focus change over the sequence. We can generalize that the three fundamental operations involved in the facial recognition tasks: face detection, face alignment and face recognition. This study presents comparative benchmark tables for the state-of-art face recognition methods by testing them with same backbone architecture in order to focus only on the face recognition solution instead of network architecture. For this purpose, we constructed a video surveillance dataset of face IDs that has high age variance, intra-class variance (face make-up, beard, etc.) with native surveillance facial imagery data for evaluation. On the other hand, this work discovers the best recognition methods for different conditions like non-masked faces, masked faces, and faces with glasses.

瑜伽是全球广受好评的，广泛推荐的健康生活实践。在执行瑜伽时保持正确的姿势至关重要。在这项工作中，我们采用了从人类姿势估计模型中的转移学习来提取整个人体的136个关键点，以训练一个随机的森林分类器，该分类器用于估算瑜伽室。在内部收集的内部收集的瑜伽视频数据库中评估了结果，该数据库是从4个不同的相机角度记录的51个主题。我们提出了一个三步方案，用于通过对1）看不见的帧，2）看不见的受试者进行测试来评估瑜伽分类器的普遍性。我们认为，对于大多数应用程序，对看不见的主题的验证精度和看不见的摄像头是最重要的。我们经验分析了三个公共数据集，转移学习的优势以及目标泄漏的可能性。我们进一步证明，分类精度在很大程度上取决于所采用的交叉验证方法，并且通常会产生误导。为了促进进一步的研究，我们已公开提供关键点数据集和代码。

实际上，面部识别应用由两个主要步骤组成：面部检测和特征提取。在唯一的基于视觉的解决方案中，第一步通过摄入相机流来生成单个身份的多个检测。边缘设备的实用方法应优先考虑这些身份根据其识别的一致性。从这个角度来看，我们通过将单层附加到面部标志性检测网络来提出面部质量得分回归。几乎没有额外的成本，可以通过训练单层以通过增强等监视来回归识别得分来获得面部质量得分。我们通过所有面部检测管道步骤，包括检测，跟踪和对齐方式，在Edge GPU上实施了建议的方法。全面的实验表明，通过与SOTA面部质量回归模型进行比较，在不同的数据集和现实生活中，提出的方法的效率。

In the current times, the fear and danger of COVID-19 virus still stands large. Manual monitoring of social distancing norms is impractical with a large population moving about and with insufficient task force and resources to administer them. There is a need for a lightweight, robust and 24X7 video-monitoring system that automates this process. This paper proposes a comprehensive and effective solution to perform person detection, social distancing violation detection, face detection and face mask classification using object detection, clustering and Convolution Neural Network (CNN) based binary classifier. For this, YOLOv3, Density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN), Dual Shot Face Detector (DSFD) and MobileNetV2 based binary classifier have been employed on surveillance video datasets. This paper also provides a comparative study of different face detection and face mask classification models. Finally, a video dataset labelling method is proposed along with the labelled video dataset to compensate for the lack of dataset in the community and is used for evaluation of the system. The system performance is evaluated in terms of accuracy, F1 score as well as the prediction time, which has to be low for practical applicability. The system performs with an accuracy of 91.2% and F1 score of 90.79% on the labelled video dataset and has an average prediction time of 7.12 seconds for 78 frames of a video.

为了使用各种类型的数据理解现实世界，人工智能（AI）是当今最常用的技术。在分析数据中找到模式的同时表示主要任务。这是通过提取代表性特征步骤来执行的，该步骤是使用统计算法或使用某些特定过滤器进行的。但是，从大规模数据中选择有用的功能代表了至关重要的挑战。现在，随着卷积神经网络（CNN）的发展，功能提取操作变得更加自动和更容易。 CNN允许处理大规模的数据，并涵盖特定任务的不同方案。对于计算机视觉任务，卷积网络也用于为深度学习模型的其他部分提取功能。选择合适的网络用于特征提取或DL模型的其他部分不是随机工作。因此，这种模型的实现可能与目标任务以及其计算复杂性有关。已经提出了许多网络，并成为任何AI任务中任何DL模型的著名网络。这些网络被利用用于特征提取或在任何名为骨架的DL模型的开头。骨干是以前在许多其他任务中训练并证明其有效性的已知网络。在本文中，现有骨干的概述，例如详细说明给出了VGG，Resnets，Densenet等。此外，通过对所使用的骨干进行审查，讨论了几个计算机视觉任务。此外，还基于每个任务的骨干，还提供了性能的比较。

估计公共场所的面膜磨损比率很重要，因为它使卫生当局能够及时分析和实施政策。报道了基于图像分析估计掩模磨损比的方法。但是，仍然对两种方法和数据集仍然缺乏全面的研究。最近的报告通过应用常规物体检测和分类方法直接提出估算比例。使用基于回归的方法来估计佩戴面具的人数是可行的，特别是对于具有微小和遮挡面孔的拥挤场景，但这并未得到很好的研究。大规模和良好的注释数据集仍在需求。在本文中，我们提出了两种比率估计方法，其利用基于检测的或基于回归的方法。对于基于检测的方法，我们改进了最先进的面部探测器，RetinaFace，用于估计比率。对于基于回归的方法，我们微调基线网络CSRNet，用于估计屏蔽和未屏蔽面的密度图。我们还提供了第一个大规模数据集，其中包含从18,088个视频帧中提取的581,108脸注释，从17个街道视图视频中提取了581,108个脸部注释。实验表明，基于视网膜的方法在各种情况下具有更高的准确性，并且由于其紧凑性，基于CSRNet的方法具有更短的操作时间。

面部面罩已成为减少Covid-19传输的主要方法之一。这使得面部识别（FR）成为一个具有挑战性的任务，因为掩模隐藏了几个面孔的鉴别特征。此外，面部呈现攻击检测（PAD）至关重要，以确保FR系统的安全性。与越来越多的蒙面的FR研究相比，尚未探索面部遮蔽攻击对垫的影响。因此，我们提出了与戴上面具的主题和攻击的真正面罩的新型攻击，以反映当前的现实情况。此外，本研究通过在不同的实验设置下使用七种最新的垫算法来研究屏蔽攻击对垫性能的影响。我们还评估FR系统漏洞屏蔽攻击。实验表明，真正掩盖的攻击对FR系统的操作和安全构成了严重威胁。

对人类对象相互作用的理解在第一人称愿景（FPV）中至关重要。遵循相机佩戴者操纵的对象的视觉跟踪算法可以提供有效的信息，以有效地建模此类相互作用。在过去的几年中，计算机视觉社区已大大提高了各种目标对象和场景的跟踪算法的性能。尽管以前有几次尝试在FPV域中利用跟踪器，但仍缺少对最先进跟踪器的性能的有条理分析。这项研究差距提出了一个问题，即应使用当前的解决方案``现成''还是应进行更多特定领域的研究。本文旨在为此类问题提供答案。我们介绍了FPV中单个对象跟踪的首次系统研究。我们的研究广泛分析了42个算法的性能，包括通用对象跟踪器和基线FPV特定跟踪器。分析是通过关注FPV设置的不同方面，引入新的绩效指标以及与FPV特定任务有关的。这项研究是通过引入Trek-150（由150个密集注释的视频序列组成的新型基准数据集）来实现的。我们的结果表明，FPV中的对象跟踪对当前的视觉跟踪器构成了新的挑战。我们强调了导致这种行为的因素，并指出了可能的研究方向。尽管遇到了困难，但我们证明了跟踪器为需要短期对象跟踪的FPV下游任务带来好处。我们预计，随着新的和FPV特定的方法学会得到研究，通用对象跟踪将在FPV中受欢迎。

自动面部识别是一个知名的研究领域。在该领域的最后三十年的深入研究中，已经提出了许多不同的面部识别算法。随着深度学习的普及及其解决各种不同问题的能力，面部识别研究人员集中精力在此范式下创建更好的模型。从2015年开始，最先进的面部识别就植根于深度学习模型。尽管有大规模和多样化的数据集可用于评估面部识别算法的性能，但许多现代数据集仅结合了影响面部识别的不同因素，例如面部姿势，遮挡，照明，面部表情和图像质量。当算法在这些数据集上产生错误时，尚不清楚哪些因素导致了此错误，因此，没有指导需要多个方向进行更多的研究。这项工作是我们以前在2014年开发的作品的后续作品，最终于2016年发表，显示了各种面部方面对面部识别算法的影响。通过将当前的最新技术与过去的最佳系统进行比较，我们证明了在强烈的遮挡下，某些类型的照明和强烈表达的面孔是深入学习算法所掌握的问题，而具有低分辨率图像的识别，极端的姿势变化和开放式识别仍然是一个开放的问题。为了证明这一点，我们使用六个不同的数据集和五种不同的面部识别算法以开源和可重现的方式运行一系列实验。我们提供了运行所有实验的源代码，这很容易扩展，因此在我们的评估中利用自己的深网只有几分钟的路程。

由于其前所未有的优势，在规模，移动，部署和隐蔽观察能力方面，空中平台和成像传感器的快速出现是实现新的空中监测形式。本文从计算机视觉和模式识别的角度来看，全面概述了以人为本的空中监控任务。它旨在为读者提供使用无人机，无人机和其他空中平台的空中监测任务当前状态的深入系统审查和技术分析。感兴趣的主要对象是人类，其中要检测单个或多个受试者，识别，跟踪，重新识别并进行其行为。更具体地，对于这四项任务中的每一个，我们首先讨论与基于地面的设置相比在空中环境中执行这些任务的独特挑战。然后，我们审查和分析公共可用于每项任务的航空数据集，并深入了解航空文学中的方法，并调查他们目前如何应对鸟瞰挑战。我们在讨论缺失差距和开放研究问题的讨论中得出结论，告知未来的研究途径。

脸部是人类识别最广泛使用的特征之一，即使在许多大规模的应用中也是如此。尽管在面部识别系统中推进技术进步，但它们仍然面临由姿势，表达，闭塞和老化变化引起的障碍。由于Covid-19大流行，非接触式身份验证变得非常重要。要限制大流行，人们已经开始使用面膜。最近，已经对面膜对成人面部识别系统的影响进行了少数研究。然而，老化与面部面膜对儿童主体识别的影响尚未得到充分的探索。因此，本研究的主要目的是与面罩和面罩和面部识别系统的其他协变量分析儿童纵向冲击。具体而言，我们在儿童串行验证和识别设置下对三个顶级执行公共面部匹配器和COVID-19商业现成（COTS）系统的比较调查，使用我们所产生的合成面具和识别设置。面具样品。此外，我们调查了眼镜与掩模和无面具的纵向后果。该研究利用无面罩纵向儿童数据集（即扩展的印度儿童纵向面部数据集），其中包含$ 26,258 $面部图像的$ [2,18] $ 3.35 $的平均时间跨度年。实验结果表明，自动面部识别面膜的问题通过老化变化复合。

在SARS-COV-2大流行期间，戴着面膜穿着成为防止传播和收缩病毒的有效工具。监测人口中面膜速率的能力将用于确定对病毒的公共卫生策略。然而，用于检测面罩的人工智能技术尚未在现实​​生活中以大规模部署在公共场合的大规模中。在本文中，我们介绍了由两个单独的模块组成的两步​​面掩模检测方法：1）面部检测和对准，2）面掩模分类。这种方法使我们能够尝试不同的面部检测和面罩分类模块的组合。更具体地说，我们尝试使用金字塔和视网膜作为面部探测器，同时保持面罩分类模块的轻质骨干。此外，我们还提供了Aizoo数据集的测试集的重叠注释，在那里我们纠正了某些面部图像的错误标签。 Aizoo和Moxa 3K数据集的评估结果表明，所提出的面罩检测管道超越了最先进的方法。所提出的管道在AIZOO数据集的重叠测试组上也产生了比原始测试集更高的映射。由于我们使用野外的面部图像培训了所提出的模型，我们可以成功部署我们的模型来使用公共CCTV图像监控戴掩模速率。

多摄像机跟踪系统在需要高质量跟踪结果的应用中获得普及，例如摩擦结账，因为单眼多物体跟踪（MOT）系统由于闭塞而在杂乱和拥挤的环境中经常失败。通过恢复部分3D信息，多个高度重叠的相机可以显着减轻问题。但是，使用不同的相机设置和背景创建高质量多摄像头跟踪数据集的成本在该域中的数据集比例限制了数据集尺度。在本文中，我们在自动注释系统的帮助下提供了五种不同环境的大型密集标记的多摄像头跟踪数据集。该系统使用重叠和校准的深度和RGB相机来构建高性能3D跟踪器，可自动生成3D跟踪结果。使用摄像机参数将3D跟踪结果投影到每个RGB摄像头视图以创建2D跟踪结果。然后，我们手动检查并更正3D跟踪结果以确保标签质量，比完全手动注释便宜得多。我们使用两个实时多相机跟踪器和具有不同设置的人重新识别（REID）模型进行了广泛的实验。该数据集在杂乱和拥挤的环境中提供了更可靠的多摄像头，多目标跟踪系统的基准。此外，我们的结果表明，在此数据集中调整跟踪器和REID模型显着提高了它们的性能。我们的数据集将在接受这项工作后公开发布。

世界卫生组织（WHO）推荐戴面面罩作为最有效的措施，以防止Covid-19传输。在许多国家，现在必须在公共场所佩戴面部面具。由于手动监测面部面罩通常在人群中间不可行，因此自动检测可能是有益的。为方便，我们探索了许多深度学习模型（即，VGG1，VGG19，Reset50），用于面部掩模检测，并在两个基准数据集中进行评估。在此背景下，我们还评估了转移学习（即，VGG19，Reset50在ImageNet上预先培训）。我们发现，虽然所有型号的表演都非常好，但转移学习模型达到了最佳性能。转移学习将性能提高0.10 \％ - 0.40 \％，培训时间减少30 \％。我们的实验还显示了这些高性能模型对于测试数据集来自不同的分布而不是非常强大。没有任何微调，这些模型的性能在跨域设置中的47 \％下降。

执行联合互动需要持续相互监测自己的动作及其对对方行为的影响。这种行动效应的监测受到社会提示的提高，并可能导致越来越多的代理意识。共同行动和联合注意力严格相关，两者都有助于形成精确的时间协调。在人类机器人的互动中，机器人能够与人类伴侣建立共同关注并利用各种社会提示进行反应的能力是创建交流机器人的关键步骤。沿着社会组成部分，可以将有效的人类机器人互动视为改进和使机器人的学习过程更自然和健壮的新方法。在这项工作中，我们使用不同的社交技能，例如相互视线，凝视跟随，言语和人的面部识别，以开发有效的教师学习者场景，适用于动态环境中的视觉对象学习。 ICUB机器人的实验表明，该系统允许机器人通过与人类老师的自然互动来学习新对象，并在存在分心者的情况下学习。

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。