論文の概要: A Comparative Analysis of the Face Recognition Methods in Video Surveillance Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02952v1
• Date: Sat, 5 Nov 2022 17:59:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-08 15:35:09.632736
• Title: A Comparative Analysis of the Face Recognition Methods in Video Surveillance Scenarios
• Title（参考訳）: ビデオ監視シナリオにおける顔認識手法の比較分析
• Authors: Eker Onur, Bal Murat
• Abstract要約: 本研究では,最先端の顔認識手法に対する比較ベンチマーク表を提案する。 本研究では, 年齢差, クラス内差(顔のメイクアップ, ひげなど)のある顔IDの映像監視データセットを構築し, ネイティブな顔画像データを用いて評価を行った。 一方、この研究は、マスクのない顔、マスクされた顔、眼鏡をかけた顔など、さまざまな状況下で最高の認識方法を発見する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Facial recognition is fundamental for a wide variety of security systems operating in real-time applications. In video surveillance based face recognition, face images are typically captured over multiple frames in uncontrolled conditions; where head pose, illumination, shadowing, motion blur and focus change over the sequence. We can generalize that the three fundamental operations involved in the facial recognition tasks: face detection, face alignment and face recognition. This study presents comparative benchmark tables for the state-of-art face recognition methods by testing them with same backbone architecture in order to focus only on the face recognition solution instead of network architecture. For this purpose, we constructed a video surveillance dataset of face IDs that has high age variance, intra-class variance (face make-up, beard, etc.) with native surveillance facial imagery data for evaluation. On the other hand, this work discovers the best recognition methods for different conditions like non-masked faces, masked faces, and faces with glasses.
• Abstract（参考訳）: 顔認識は、リアルタイムアプリケーションで動作する幅広いセキュリティシステムに基本である。 ビデオ監視ベースの顔認識では、顔画像は無制御の環境で複数のフレームでキャプチャされ、頭の位置、照明、シャドーイング、動きのぼやけ、フォーカスがシーケンス上で変化する。 顔認識タスクに関わる3つの基本的な操作は、顔検出、顔アライメント、顔認識である。 本研究は,ネットワークアーキテクチャの代わりに顔認識ソリューションのみに焦点をあてるため,同じバックボーンアーキテクチャでテストすることで,最先端の顔認識手法の比較ベンチマーク表を提案する。 そこで本研究では, 年齢差, クラス内差(顔のメイクアップ, ひげなど)と, ネイティブな顔画像データを用いた顔IDの監視データセットを構築し, 評価を行った。 一方,本研究では,非マスク顔,マスク顔,眼鏡付き顔など,さまざまな状況に対して最適な認識方法を見出した。

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