論文の概要: Reliable Detection of Doppelg\"angers based on Deep Face Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.08831v1
• Date: Fri, 21 Jan 2022 18:37:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-24 14:29:07.685518
• Title: Reliable Detection of Doppelg\"angers based on Deep Face Representations
• Title（参考訳）: 深部表情表現に基づくdoppelg\"angersの高精度検出
• Authors: Christian Rathgeb, Daniel Fischer, Pawel Drozdowski, Christoph Busch
• Abstract要約: The Wild データベースにおける Dppelg "anger" が HDA Doppelg "anger and Disguised Faces に与える影響を評価する。 doppelg "anger image pairs は非常に高い類似点が得られ、結果として偽の一致率が著しく増加することが判明した。 交配比較試験からドッペルグ・アンガーを識別するドッペルグ・アンガー検出法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.832145647643848
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Doppelg\"angers (or lookalikes) usually yield an increased probability of false matches in a facial recognition system, as opposed to random face image pairs selected for non-mated comparison trials. In this work, we assess the impact of doppelg\"angers on the HDA Doppelg\"anger and Disguised Faces in The Wild databases using a state-of-the-art face recognition system. It is found that doppelg\"anger image pairs yield very high similarity scores resulting in a significant increase of false match rates. Further, we propose a doppelg\"anger detection method which distinguishes doppelg\"angers from mated comparison trials by analysing differences in deep representations obtained from face image pairs. The proposed detection system employs a machine learning-based classifier, which is trained with generated doppelg\"anger image pairs utilising face morphing techniques. Experimental evaluations conducted on the HDA Doppelg\"anger and Look-Alike Face databases reveal a detection equal error rate of approximately 2.7% for the task of separating mated authentication attempts from doppelg\"angers.
• Abstract（参考訳）: Doppelg\"angers(または lookalikes)は通常、非比較試験で選択されたランダムな顔画像対とは対照的に、顔認識システムにおいて偽マッチングの確率が増加する。 本研究では,最先端の顔認識システムを用いて,HDA Doppelg\"anger and Disguised Faces in The Wildデータベースにおけるdoppelg\"angersの影響を評価する。 doppelg\"anger image pairs は非常に高い類似度スコアが得られ、結果として偽一致率が著しく増加する。 さらに,顔画像対から得られた深部表現の差を解析することにより,類似した比較試験からdoppelg\"anger検出法を提案する。 提案する検出システムは、顔のモーフィング技術を利用したdoppelg\"anger画像ペア生成を訓練した機械学習に基づく分類器を用いる。 hda doppelg\"anger と look-alike face database で行った実験の結果、doppelg\"anger と mated authentication を分離するタスクにおいて、検出エラー率は約2.7%であった。

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