布拉德福德大学的研究人员发现，即使只看到半张脸，面部识别技术也能发挥作用。
使用人工智能技术，该团队实现了三分之三和半分面的100%识别率。该研究发表在Future Generation Computer Systems上，是第一个使用机器学习来测试面部不同部位识别率的研究。
布拉德福德大学的首席研究员Hassan Ugail教授说：“人类识别面部的能力是惊人的，但研究表明，当我们只能看到脸部的某些部分时，它开始变得蹒跚。计算机已经表现得比人类更好从大量人物中识别出一张脸，所以我们想看看他们是否会更好地进行部分面部识别。“
该团队使用了一种称为“卷积神经网络”的机器学习技术，利用了一种名为VGG的特征提取模型 - 一种最受欢迎且广泛用于面部识别的模型。
他们使用的数据集包含多张照片 - 总共2800张 - 来自巴西FEI大学的200名学生和工作人员，男女人数相等。
对于第一个实验，团队仅使用完整的面部图像训练模型然后他们进行了一项实验，以查看计算机能够识别面部的程度，即使只显示其中的一部分。计算机在百分之百的时间里认可了全脸，但该团队在四分之三的面孔以及面部的上半部分或右半部分也取得了100%的成功。然而，面部的下半部分只有60%的时间被正确识别，眼睛和鼻子只能正确识别，只有40%。
然后他们在使用部分面部图像训练模型后再次运行实验。这一次，对于脸部的下半部分，对于眼睛和鼻子，甚至对于没有眼睛和鼻子可见的面部，得分显着改善，实现了大约90%的正确识别。
在两个实验中，各个面部部位，例如鼻子，脸颊，前额或嘴巴的识别率都很低。
根据哈桑教授的说法，结果很有希望：
“我们现在已经表明，可以从仅显示部分脸部的图像中获得非常准确的面部识别，并且我们已经确定哪些部分最有用。这为使用该技术进行安全或犯罪开辟了更大的可能性预防。
“我们的实验现在需要在更大的数据集上进行验证。但是，将来很可能用于面部识别的图像数据库也需要包含部分图像，这样即使不是，也可以正确训练模型以识别面部。所有这些都是可见的。“
