論文の概要: Robust Sclera Segmentation for Skin-tone Agnostic Face Image Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15102v1
• Date: Fri, 22 Dec 2023 22:49:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 19:49:35.204782
• Title: Robust Sclera Segmentation for Skin-tone Agnostic Face Image Quality Assessment
• Title（参考訳）: 肌色を伴わない顔画像品質評価のためのロバスト・スクレラ・セグメンテーション
• Authors: Wassim Kabbani, Christoph Busch, Kiran Raja
• Abstract要約: 顔画像品質評価(FIQA)は、良好な顔認識性能を得るために重要である。 本研究では,エロメントの顔画像や境界制御の顔認識シナリオに適した,頑健なスクレラ分割法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.339861501796723
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face image quality assessment (FIQA) is crucial for obtaining good face recognition performance. FIQA algorithms should be robust and insensitive to demographic factors. The eye sclera has a consistent whitish color in all humans regardless of their age, ethnicity and skin-tone. This work proposes a robust sclera segmentation method that is suitable for face images in the enrolment and the border control face recognition scenarios. It shows how the statistical analysis of the sclera pixels produces features that are invariant to skin-tone, age and ethnicity and thus can be incorporated into FIQA algorithms to make them agnostic to demographic factors.
• Abstract（参考訳）: 顔画像品質評価(FIQA)は、良好な顔認識性能を得るために重要である。 FIQAアルゴリズムは、人口統計要因に敏感で堅牢であるべきである。 眼強膜は、年齢、民族、肌の色に関わらず、すべてのヒトにおいて一貫した白みがかった色をしている。 本研究は,囲い込みにおける顔画像と境界制御顔認識シナリオに適した頑健な強膜分節法を提案する。 このことは、スクレラピクセルの統計分析が、スキントーン、年齢、民族性に不変な特徴をいかに生み出すかを示し、したがって、人口統計学的要因に依存しないようにFIQAアルゴリズムに組み込むことができることを示している。

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