Face Recognition Accuracy Across Demographics: Shining a Light Into the Problem

要約

これは、顔画像のペアの肌領域の明るさのレベルが顔認識の精度にどのように影響するかを調査するために私たちが認識している最初の作業です。
両方の画像の平均輝度が中高域の明るさである画像ペアは、人口統計とマッチャー全体で最高のマッチング精度を持っていることがわかります。
顔の皮膚の平均輝度が暗すぎるか明るすぎる両方の画像との画像ペアでは、誤一致率（FMR）が増加していることがわかります。
顔の皮膚の明るさが大きく異なる画像ペアでは、FMRが減少し、偽の不一致率（FNMR）が増加していることがわかります。
顔の皮膚領域の明るさの変化をキャプチャする明るさ情報メトリックを使用して、マッチング精度の変化が顔の皮膚領域で利用可能な情報のレベルと相関するように示されます。
画像取得を制御する運用シナリオでは、狭い範囲で顔の肌の明るさを出すように照明を調整して画像を取得することを提案します。

要約(オリジナル)

This is the first work that we are aware of to explore how the level of brightness of the skin region in a pair of face images impacts face recognition accuracy. Image pairs with both images having mean face skin brightness in an upper-middle range of brightness are found to have the highest matching accuracy across demographics and matchers. Image pairs with both images having mean face skin brightness that is too dark or too light are found to have an increased false match rate (FMR). Image pairs with strongly different face skin brightness are found to have decreased FMR and increased false non-match rate (FNMR). Using a brightness information metric that captures the variation in brightness in the face skin region, the variation in matching accuracy is shown to correlate with the level of information available in the face skin region. For operational scenarios where image acquisition is controlled, we propose acquiring images with lighting adjusted to yield face skin brightness in a narrow range.

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