DFIC：面向自动 ICAO 合规性验证的平衡人脸图像数据集
计算机视觉与模式识别
2026-02-12 v1
摘要
确保机器 Readable travel documents（MRTDs）人脸图像符合 ISO/IEC 与 ICAO 标准对于可靠身份验证至关重要，但现有手动检查方法在高需求环境下效率不足。本文引入 DFIC 数据集，一个新型综合性人脸图像数据集，包含约 58,000 张标注图像及 2706 段视频，覆盖超过 1000 名主体，涵盖广泛的 non-compliant 条件以及合规肖像。数据集提供比现有公开数据集更均衡的人口学分布，其中一个分区几乎均匀分布，促进自动 ICAO 合规性验证方法的开发。我们利用 DFIC 对一个大量依赖空间注意力机制的新方法进行微调，以实现对 ICAO 合规性要求的自动化验证，并与旨在 ICAO 合规性验证的先进方法进行比较，显示出 improved 效果。DFIC 数据集现已公开（https://github.com/visteam-isr-uc/DFIC），为训练与验证新模型提供前所未有的面孔多样性，提升面部识别系统在安全性、隐私性与公平性方面的鲁棒性与适应性。上述结果凸显了 DFIC 在提升自动 ICAO 合规方法方面的潜力，同时也可用于诸多旨在提升面部识别系统安全性、隐私性与公平性的其他应用。
引用
@article{arxiv.2602.10985,
title = {DFIC: Towards a balanced facial image dataset for automatic ICAO compliance verification},
author = {Nuno Gonçalves and Diogo Nunes and Carla Guerra and João Marcos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.10985},
year = {2026}
}