面向法医人脸比对的嵌入聚合方法
计算机视觉与模式识别
2025-01-22 v1 应用统计
摘要
在法医人脸比对中，待证来源图像通常在不受控环境下采集，存在光照不均且对象不配合的情况。此类素材质量较差，往往会削弱其作为法律证据的价值。另一方面，在法医办案中，通常可获得利害关系人的多张图像。本文提出聚合同一人的多张深度神经网络嵌入以提升人脸验证性能。我们观察到显著的性能提升，尤其对于极低质量图像。通过聚合更多图像的嵌入并采用质量加权聚合，可进一步获得改进。我们在法医评估场景中通过基于分数的似然比系统的开发与验证证明了该方法的好处，并报告了 Cllr 的改进：对于闭路电视(CCTV)图像最高达 95%（从 0.249 至 0.012），对于社交媒体图像最高达 96%（从 0.083 至 0.003）。
引用
@article{arxiv.2305.00352,
title = {Embedding Aggregation for Forensic Facial Comparison},
author = {Rafael Oliveira Ribeiro and João C. R. Neves and Arnout C. C. Ruifrok and Flavio de Barros Vidal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.00352},
year = {2025}
}
备注
13 pages, 8 figures, submitted to Forensic Science International