論文の概要: An Evaluation of Forensic Facial Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06145v1
• Date: Fri, 10 Nov 2023 16:02:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-13 14:40:27.870920
• Title: An Evaluation of Forensic Facial Recognition
• Title（参考訳）: 法医学的顔認証の評価
• Authors: Justin Norman, Shruti Agarwal, Hany Farid
• Abstract要約: 本稿では,大規模な合成顔データセットの構築と,顔の法医学的ラインアップについて述べる。 本稿では,2つのニューラルネットワーク認識システムの精度を評価する。 これまでに報告された顔認識の精度は95%以上低下し、このより困難な法医学的シナリオでは65%にまで低下した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.17759191184531
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advances in machine learning and computer vision have led to reported facial recognition accuracies surpassing human performance. We question if these systems will translate to real-world forensic scenarios in which a potentially low-resolution, low-quality, partially-occluded image is compared against a standard facial database. We describe the construction of a large-scale synthetic facial dataset along with a controlled facial forensic lineup, the combination of which allows for a controlled evaluation of facial recognition under a range of real-world conditions. Using this synthetic dataset, and a popular dataset of real faces, we evaluate the accuracy of two popular neural-based recognition systems. We find that previously reported face recognition accuracies of more than 95% drop to as low as 65% in this more challenging forensic scenario.
• Abstract（参考訳）: 機械学習とコンピュータビジョンの最近の進歩は、人間のパフォーマンスを上回る顔認識の精度を報告している。 これらのシステムは、低解像度で品質の低い部分排除画像が、標準的な顔データベースと比較される、現実世界の法医学的なシナリオに変換されるかどうか疑問である。 本稿では,大規模な合成顔データセットの構築と,実世界のさまざまな条件下での顔認識の制御評価を可能にする,顔の法医学的ラインアップについて述べる。 この合成データセットと、実顔の一般的なデータセットを用いて、2つの一般的なニューラルネットワーク認識システムの精度を評価する。 以前報告された顔認識の精度は95%以上低下し、このより困難な法医学的シナリオでは65%まで低下した。

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