論文の概要: Longitudinal Analysis of Mask and No-Mask on Child Face Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.00121v1
• Date: Fri, 29 Oct 2021 23:40:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-04 12:40:19.358175
• Title: Longitudinal Analysis of Mask and No-Mask on Child Face Recognition
• Title（参考訳）: 幼児の顔認識におけるマスクとノーマスクの縦断解析
• Authors: Praveen Kumar Chandaliya, Zahid Akhtar and Neeta Nain
• Abstract要約: 調査では、年齢グループの平均年齢は335ドル(約3万5000円)、年齢グループでは7,473ドル(約7万7000円)の顔画像が26,258ドル(約2万3000円)。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.22614468437919
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Face is one of the most widely employed traits for person recognition, even in many large-scale applications. Despite technological advancements in face recognition systems, they still face obstacles caused by pose, expression, occlusion, and aging variations. Owing to the COVID-19 pandemic, contactless identity verification has become exceedingly vital. To constrain the pandemic, people have started using face mask. Recently, few studies have been conducted on the effect of face mask on adult face recognition systems. However, the impact of aging with face mask on child subject recognition has not been adequately explored. Thus, the main objective of this study is analyzing the child longitudinal impact together with face mask and other covariates on face recognition systems. Specifically, we performed a comparative investigation of three top performing publicly available face matchers and a post-COVID-19 commercial-off-the-shelf (COTS) system under child cross-age verification and identification settings using our generated synthetic mask and no-mask samples. Furthermore, we investigated the longitudinal consequence of eyeglasses with mask and no-mask. The study exploited no-mask longitudinal child face dataset (i.e., extended Indian Child Longitudinal Face Dataset) that contains $26,258$ face images of $7,473$ subjects in the age group of $[2, 18]$ over an average time span of $3.35$ years. Experimental results showed that problem of face mask on automated face recognition is compounded by aging variate.
• Abstract（参考訳）: faceは、多くの大規模アプリケーションでも、人物認識に最も広く使われている特徴の1つである。 顔認識システムの技術的進歩にもかかわらず、ポーズ、表現、閉塞、老化による障害に直面している。 新型コロナウイルス(covid-19)のパンデミックにより、コンタクトレス認証は極めて不可欠になっている。 パンデミックを抑えるため、人々はフェイスマスクを使い始めた。 近年, 顔認証システムに対するフェイスマスクの効果に関する研究はほとんど行われていない。 しかし, フェイスマスクによる加齢が子どもの認知に与える影響は十分に調査されていない。 そこで本研究の目的は,顔認識システムにおける幼児の縦方向衝撃を,顔マスクなどの共変量と共に分析することである。 具体的には, 人工マスクと無マスクのサンプルを用いて, 幼児の年齢差の検証と識別設定下において, 市販の3種類の顔認証システムと, 市販の市販顔認証システム(COTS)を比較した。 さらに,マスクとノーマスクによる眼鏡の経年的結果についても検討した。 この研究は、非マスクの縦型児童顔データセット(つまり、拡張されたインド児童縦型顔データセット)を利用しており、平均335ドルの期間にわたって、年齢グループで7,473ドルの被験者の顔画像が26,258ドル含まれている。 実験の結果,顔認証における顔マスクの問題点は加齢変化によって複雑化することが判明した。

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