論文の概要: Embedding Aggregation for Forensic Facial Comparison

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00352v1
• Date: Sat, 29 Apr 2023 22:23:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-02 15:43:14.870619
• Title: Embedding Aggregation for Forensic Facial Comparison
• Title（参考訳）: 法医学的顔比較のための埋め込みアグリゲーション
• Authors: Rafael Oliveira Ribeiro, Jo\~ao C. R. Neves, Arnout C. C. Ruifrok, Flavio de Barros Vidal
• Abstract要約: 本研究では,同一人物の様々な画像からディープニューラルネットワークの埋め込みを集約し,顔認証の性能を向上させることを提案する。 我々は,特に低画質画像において,顕著な性能向上を観察した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24851820343103032
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In forensic facial comparison, questioned-source images are usually captured in uncontrolled environments, with non-uniform lighting, and from non-cooperative subjects. The poor quality of such material usually compromises their value as evidence in legal matters. On the other hand, in forensic casework, multiple images of the person of interest are usually available. In this paper, we propose to aggregate deep neural network embeddings from various images of the same person to improve performance in facial verification. We observe significant performance improvements, especially for very low-quality images. Further improvements are obtained by aggregating embeddings of more images and by applying quality-weighted aggregation. We demonstrate the benefits of this approach in forensic evaluation settings with the development and validation of score-based likelihood ratio systems and report improvements in Cllr of up to 95% (from 0.249 to 0.012) for CCTV images and of up to 96% (from 0.083 to 0.003) for social media images.
• Abstract（参考訳）: 法医学的な顔比較では、疑わしいソース画像は、通常、制御されていない環境、不均一な照明、そして非協力的な被験者から撮影される。 このような資料の質の低さは、通常法的事項の証拠としての価値を損なう。 一方、法医学的なケースワークでは、興味ある人物の複数の画像が通常利用可能である。 本稿では,顔認証の性能向上のために,同一人物のさまざまな画像からのディープニューラルネットワークの埋め込みを集約することを提案する。 特に低画質画像では,性能が著しく向上した。 さらなる改善は、より多くの画像の埋め込みを集約し、品質重み付けアグリゲーションを適用することで得られる。 本手法は,cctv画像に対して最大95%(0.249～0.012),ソーシャルメディア画像では最大96%(0.083～0.003)のcllr改善を報告し,スコアベース度比システムの開発と検証を行い,法医学的評価において有効であることを示す。

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