論文の概要: Benchmarking Human Face Similarity Using Identical Twins

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.11822v1
• Date: Thu, 25 Aug 2022 01:45:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-26 13:23:38.142814
• Title: Benchmarking Human Face Similarity Using Identical Twins
• Title（参考訳）: Identical Twins を用いた人間の顔類似性のベンチマーク
• Authors: Shoaib Meraj Sami, John McCauley, Sobhan Soleymani, Nasser Nasrabadi, Jeremy Dawson
• Abstract要約: 自動顔認識(FR)アプリケーションにおいて、双子の双子と双子以外の見た目を区別する問題はますます重要になっている。 この研究は、2つのFR課題に対処するために、これまでにコンパイルされた最大のツインデータセットの1つを応用したものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.93228031688634
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The problem of distinguishing identical twins and non-twin look-alikes in automated facial recognition (FR) applications has become increasingly important with the widespread adoption of facial biometrics. Due to the high facial similarity of both identical twins and look-alikes, these face pairs represent the hardest cases presented to facial recognition tools. This work presents an application of one of the largest twin datasets compiled to date to address two FR challenges: 1) determining a baseline measure of facial similarity between identical twins and 2) applying this similarity measure to determine the impact of doppelgangers, or look-alikes, on FR performance for large face datasets. The facial similarity measure is determined via a deep convolutional neural network. This network is trained on a tailored verification task designed to encourage the network to group together highly similar face pairs in the embedding space and achieves a test AUC of 0.9799. The proposed network provides a quantitative similarity score for any two given faces and has been applied to large-scale face datasets to identify similar face pairs. An additional analysis which correlates the comparison score returned by a facial recognition tool and the similarity score returned by the proposed network has also been performed.
• Abstract（参考訳）: 顔認識(FR)アプリケーションにおける同一の双子と非双子の外観を区別する問題は、顔バイオメトリックスの普及によってますます重要になっている。 同一の双子と見た目の類似性が高いため、顔のペアは顔認識ツールに提示される最も難しいケースである。 この研究は、2つのFR課題に対処するために、これまでにコンパイルされた最大のツインデータセットの1つを応用する。 1)同一の双子と顔の類似性の基準値を決定する 2)大顔データセットのfr性能に対するdoppelgangersやlook-alikesの影響を決定するために、この類似性尺度を適用する。 顔類似度尺度は、深い畳み込みニューラルネットワークを介して決定される。 このネットワークは、ネットワークが埋め込み空間内で非常に類似した顔ペアをグループ化するように設計されたカスタマイズされた検証タスクに基づいて訓練され、テストauc 0.9799 となる。 提案したネットワークは,任意の2つの顔に対して定量的な類似度スコアを提供し,類似した顔対を特定するために大規模な顔データセットに適用されている。 また、顔認識ツールが返す比較スコアと、提案したネットワークが返す類似度スコアとを関連づけた分析を行った。

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