基于远程光电容积描记的亲属人脸验证
计算机视觉与模式识别
2024-03-18 v2
摘要
亲属人脸验证（FKV）旨在基于人脸自动判定两个个体是否具有亲属关系。其在寻找失踪儿童和社交媒体分析方面具有潜在应用。传统 FKV 面临挑战，因为它易受欺骗攻击并引发隐私问题。在本文中，我们首次探索利用生命体生物信号进行 FKV，重点关注远程光电容积描记（rPPG）。rPPG 信号从人脸视频中提取，得到一维信号，该信号测量由心跳引起的、发射至皮肤并从皮肤检测到的可见光反射变化。具体而言，本文我们采用直接的一维卷积神经网络（1DCNN）结合 1DCNN-Attention 模块和亲属对比损失，从 rPPG 中学习亲属相似性。该网络以从多个面部感兴趣区域（ROIs）提取的多个 rPPG 信号作为输入。此外，1DCNN 注意力模块旨在从特征嵌入中学习并捕获有判别力的亲属特征。最后，我们通过在 UvANEMO Smile Database 上针对不同亲属关系的实验评估，证明了 rPPG 检测亲属关系的可行性。
引用
@article{arxiv.2309.08006,
title = {Facial Kinship Verification from remote photoplethysmography},
author = {Xiaoting Wu and Xiaoyi Feng and Constantino Álvarez Casado and Lili Liu and Miguel Bordallo López},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.08006},
year = {2024}
}