論文の概要: Signal-level Fusion for Indexing and Retrieval of Facial Biometric Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03692v1
• Date: Fri, 5 Mar 2021 14:06:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-08 14:49:55.472631
• Title: Signal-level Fusion for Indexing and Retrieval of Facial Biometric Data
• Title（参考訳）: 顔バイオメトリックデータのインデックス化と検索のための信号レベル融合
• Authors: Pawel Drozdowski, Fabian Stockhardt, Christian Rathgeb, Christoph Busch
• Abstract要約: 提案手法は,オープンソースおよび商用オフザシェルフ認識システムを用いて,公開データベース上で広範囲に評価される。 その結果,提案手法を用いることで,計算負荷を30%程度削減できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.297562114613505
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The growing scope, scale, and number of biometric deployments around the world emphasise the need for research into technologies facilitating efficient and reliable biometric identification queries. This work presents a method of indexing biometric databases, which relies on signal-level fusion of facial images (morphing) to create a multi-stage data-structure and retrieval protocol. By successively pre-filtering the list of potential candidate identities, the proposed method makes it possible to reduce the necessary number of biometric template comparisons to complete a biometric identification transaction. The proposed method is extensively evaluated on publicly available databases using open-source and commercial off-the-shelf recognition systems. The results show that using the proposed method, the computational workload can be reduced down to around 30%, while the biometric performance of a baseline exhaustive search-based retrieval is fully maintained, both in closed-set and open-set identification scenarios.
• Abstract（参考訳）: 世界中のバイオメトリック展開の規模、規模、数の増加は、効率的で信頼性の高いバイオメトリック識別クエリを促進する技術の研究の必要性を強調しています。 本稿では,多段階のデータ構造と検索プロトコルを作成するために,顔画像の信号レベルの融合(モーフィング)に依存する生体データベースの索引付け手法を提案する。 提案手法は,潜在的な候補の一覧を連続的に事前フィルタリングすることにより,生体認証トランザクションを完了させるために必要なバイオメトリックテンプレート比較数を削減できる。 提案手法は,オープンソースおよび商用オフザシェルフ認識システムを用いて,公開データベース上で広範囲に評価される。 その結果,提案手法を用いることで,クローズド・セットとオープン・セットの識別シナリオにおいて,ベースライン網羅検索のバイオメトリック性能が完全に維持される一方で,計算負荷を約30%削減できることがわかった。

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