論文の概要: Facial Soft Biometrics for Recognition in the Wild: Recent Works, Annotation, and COTS Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13129v1
• Date: Mon, 24 Oct 2022 11:29:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 17:47:34.488806
• Title: Facial Soft Biometrics for Recognition in the Wild: Recent Works, Annotation, and COTS Evaluation
• Title（参考訳）: 野生における顔認識のための顔軟バイオメトリックス:最近の研究、注釈、COTS評価
• Authors: Ester Gonzalez-Sosa, Julian Fierrez, Ruben Vera-Rodriguez, Fernando Alonso-Fernandez
• Abstract要約: 制約のないシナリオにおける人物認識システムを強化するために,ソフトバイオメトリックスが果たす役割について検討する。 1) ソフトバイオメトリックスのマニュアル推定と,2) 市販オフザシェルフシステムによる自動推定の2つの仮定を考察する。 深層学習に基づく2つの最先端顔認識システムを用いた軟式生体計測実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.05890836038913
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The role of soft biometrics to enhance person recognition systems in unconstrained scenarios has not been extensively studied. Here, we explore the utility of the following modalities: gender, ethnicity, age, glasses, beard, and moustache. We consider two assumptions: 1) manual estimation of soft biometrics and 2) automatic estimation from two commercial off-the-shelf systems (COTS). All experiments are reported using the labeled faces in the wild (LFW) database. First, we study the discrimination capabilities of soft biometrics standalone. Then, experiments are carried out fusing soft biometrics with two state-of-the-art face recognition systems based on deep learning. We observe that soft biometrics is a valuable complement to the face modality in unconstrained scenarios, with relative improvements up to 40%/15% in the verification performance when using manual/automatic soft biometrics estimation. Results are reproducible as we make public our manual annotations and COTS outputs of soft biometrics over LFW, as well as the face recognition scores.
• Abstract（参考訳）: 制約のないシナリオにおける人物認識システムを強化するソフトバイオメトリックスの役割は、広く研究されていない。 ここでは、性別、民族性、年齢、眼鏡、ひげ、口ひげといったモダリティの有用性について検討する。 二つの仮定を考えます 1)ソフトバイオメトリックスのマニュアル推定と評価 2)2つの市販オフザシェルフシステム(COTS)からの自動推定を行う。 すべての実験は、ワイルド(LFW)データベース内のラベル付き顔を用いて報告される。 まず,ソフトバイオメトリックスの識別能力について検討する。 次に,深層学習に基づく2つの最先端顔認識システムを用いて,ソフトバイオメトリックスを用いた実験を行った。 ソフトバイオメトリックスは,手動・自律的ソフトバイオメトリックス推定における検証性能の40%/15%の相対的改善を伴って,制約のないシナリオにおける顔のモダリティを補完する貴重なものと考えられる。 lfw上のソフトバイオメトリックスのマニュアルアノテーションとcots出力、および顔認識スコアを公開することにより、結果は再現可能になります。

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