寻找失踪儿童：深度人脸特征的年龄演进
计算机视觉与模式识别
2019-11-20 v2
摘要
给定一个由失踪儿童人脸图像组成的图库，最先进的人脸识别系统在识别日后被找回的儿童（探针）时表现不佳。我们提出一种年龄演进模块，能够对任何通用人脸匹配器输出的深度人脸特征进行年龄演进。对于超过 10 年的时间跨度（失踪儿童在 10 年或更久后被找到），所提出的年龄演进模块在一个名为 ITWCC 的儿童名人数据集上，将 FaceNet 的闭集识别准确率从 40% 提升至 49.56%，将 CosFace 从 56.88% 提升至 61.25%。所提方法还在公开老化数据集 FG-NET 上以 94.91% 到 95.91% 的 rank-1 识别率、在 CACD-VS 上以 99.50% 到 99.58% 的识别率优于最先进的方法。这些结果表明，老化人脸特征增强了识别可能遭受拐卖或诱拐的幼童的能力。
引用
@article{arxiv.1911.07538,
title = {Finding Missing Children: Aging Deep Face Features},
author = {Debayan Deb and Divyansh Aggarwal and Anil K. Jain},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.07538},
year = {2019}
}