В реальных условиях на качество идентификации влияют освещенность, изменения лицевого выражения, пространственное расположение и другие внешние факторы, что усложняет процесс обработки изображения. В настоящее время исследования в этой области развиваются по двум основным направлениям. Первое – это совершенствование алгоритмов распознавания лиц с целью повышения устойчивости к частичным и полным окклюзиям. Второе направление — восстановление утраченных областей лица с использованием технологий реконструкции изображения, с последующим выполнением процедуры распознавания. В статье анализируются существующие наборы данных и методы обработки лиц с окклюзиями, сравниваются подходы к распознаванию лиц и методы обработки окклюзий, основанные на нейронных сетях. Рассматриваются современные решения на основе глубокого обучения и традиционные методы, выявляются их преимущества и недостатки. Показано, что модель, основанная на механизме Self-Attention, способна повысить устойчивость к частичной окклюзии лица за счёт активного учета общей картины изображения. В заключении рассматриваются ключевые проблемы, нерешенные задачи и перспективные направления развития технологий распознавания лиц в условиях окклюзии.

распознавание лиц, глубокое обучение, извлечение признаков, окклюзия, идентификация лица.