論文の概要: Assessing the Influencing Factors on the Accuracy of Underage Facial Age Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01179v1
• Date: Wed, 2 Dec 2020 13:09:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 03:58:18.873179
• Title: Assessing the Influencing Factors on the Accuracy of Underage Facial Age Estimation
• Title（参考訳）: 未成年者の顔面年齢推定の正確性に及ぼす影響因子の検討
• Authors: Felix Anda, Brett A. Becker, David Lillis, Nhien-An Le-Khac and Mark Scanlon
• Abstract要約: 21,800人以上の未成年者を対象に,2つの雲齢推定サービスを評価した。 徹底的な評価により、将来の年齢推定システムにおいて克服すべき最も影響力のある要因を特定できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2111310859841984
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Swift response to the detection of endangered minors is an ongoing concern for law enforcement. Many child-focused investigations hinge on digital evidence discovery and analysis. Automated age estimation techniques are needed to aid in these investigations to expedite this evidence discovery process, and decrease investigator exposure to traumatic material. Automated techniques also show promise in decreasing the overflowing backlog of evidence obtained from increasing numbers of devices and online services. A lack of sufficient training data combined with natural human variance has been long hindering accurate automated age estimation -- especially for underage subjects. This paper presented a comprehensive evaluation of the performance of two cloud age estimation services (Amazon Web Service's Rekognition service and Microsoft Azure's Face API) against a dataset of over 21,800 underage subjects. The objective of this work is to evaluate the influence that certain human biometric factors, facial expressions, and image quality (i.e. blur, noise, exposure and resolution) have on the outcome of automated age estimation services. A thorough evaluation allows us to identify the most influential factors to be overcome in future age estimation systems.
• Abstract（参考訳）: 絶滅危惧種の未成年者検出に対するSwiftの対応は、法執行機関に対する継続的な懸念である。 多くの子供に焦点を当てた調査は、デジタル証拠の発見と分析にかかっている。 この証拠発見過程を迅速化し, 外傷物質への被曝を減少させるためには, 自動年齢推定技術が必要である。 自動化技術はまた、デバイスやオンラインサービスの増加によって得られた証拠のオーバーフローのバックログを減らすことにも期待できる。 十分なトレーニングデータと自然の人間の分散の欠如は、特に未成年者の正確な年齢推定を長い間妨げてきた。 本稿では,21,800人以上の未成年者のデータセットに対する2つのクラウド年齢推定サービス(amazon web serviceのrekognitionサービスとmicrosoft azureのface api)の性能に関する包括的評価を行った。 この研究の目的は、特定の生体指標、表情、および画質(すなわち、画像)が与える影響を評価することである。 ぼかし、騒音、露出、解像度)は、自動年齢推定サービスの結果に基づいています。 徹底的な評価により、将来の年齢推定システムにおいて克服すべき最も影響力のある要因を特定できる。

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