How Unique Is a Face: An Investigative Study

要約

顔認識は、国境管理から銀行セクターのセキュリティに至るまでのアプリケーションでの識別手段として広く受け入れられています。
驚くべきことに、広く受け入れられているものの、生体認証モダリティとしての顔の独自性や独自性についての理解はまだ不足しています。
この作業では、画像の解像度、特徴の表現、データベースのサイズ、年齢、性別などの要因が、本物の分布と詐欺師の分布の間のカルバック・ライブラーの相違によって示される一意性に与える影響を調べます。
影響の理解に向けて、データセットAT＆T、LFW、IMDb-Face、およびND-TWINSでの実験結果を、特徴抽出アルゴリズムVGGFace、VGG16、ResNet50、InceptionV3、MobileNet、およびDenseNet121を使用して提示します。
名前付きの要因。
これらは初期の結果ですが、私たちの調査結果は、生体認証の一意性の概念とその顔認識への影響をよりよく理解する必要があることを示しています。

要約(オリジナル)

Face recognition has been widely accepted as a means of identification in applications ranging from border control to security in the banking sector. Surprisingly, while widely accepted, we still lack the understanding of uniqueness or distinctiveness of faces as biometric modality. In this work, we study the impact of factors such as image resolution, feature representation, database size, age and gender on uniqueness denoted by the Kullback-Leibler divergence between genuine and impostor distributions. Towards understanding the impact, we present experimental results on the datasets AT&T, LFW, IMDb-Face, as well as ND-TWINS, with the feature extraction algorithms VGGFace, VGG16, ResNet50, InceptionV3, MobileNet and DenseNet121, that reveal the quantitative impact of the named factors. While these are early results, our findings indicate the need for a better understanding of the concept of biometric uniqueness and its implication on face recognition.

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