Metric for Evaluating Performance of Reference-Free Demorphing Methods

要約

顔モーフは、2 つ (またはそれ以上) の異なるアイデンティティに関連する 2 つ (またはそれ以上) の顔画像を組み合わせて作成された画像です。
リファレンスフリーの顔変形では、プロセスが逆になり、他の情報を使用せずに顔モーフを構成する顔画像を復元しようとします。
ただし、そのような変形技術を評価および比較するために使用される評価指標についてはコンセンサスがありません。
この論文では、まず文献で現在使用されている変形メトリクスの欠点を分析します。
次に、これらの問題を克服する生体認証相互重み付け IQA と呼ばれる新しい指標を提案し、提案された指標に基づいて現在の手法を広範にベンチマークして、その有効性を示します。
3 つの既存の変形方法と、一般的に使用されている 2 つの顔照合器に関する 6 つのデータセットに関する実験により、提案した指標の有効性が検証されます。

要約(オリジナル)

A facial morph is an image created by combining two (or more) face images pertaining to two (or more) distinct identities. Reference-free face demorphing inverts the process and tries to recover the face images constituting a facial morph without using any other information. However, there is no consensus on the evaluation metrics to be used to evaluate and compare such demorphing techniques. In this paper, we first analyze the shortcomings of the demorphing metrics currently used in the literature. We then propose a new metric called biometrically cross-weighted IQA that overcomes these issues and extensively benchmark current methods on the proposed metric to show its efficacy. Experiments on three existing demorphing methods and six datasets on two commonly used face matchers validate the efficacy of our proposed metric.

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