性别因素对大型纵向数据库上人脸识别的影响
计算机视觉与模式识别
2018-11-12 v1
摘要
衰老或性别变化会显著影响人脸识别性能。尽管大多数人脸识别研究聚焦于姿态、光照与表情的变化，考虑性别效应的影响及如何设计有效的匹配框架十分重要。在本文中，我们在一个包含 13,617 个个体的 55,134 张人脸图像的大型纵向数据库 MORPH-II 上解决这些问题。首先，我们考虑了具有不同性别分布与子集大小组合的四个综合实验，包括：1）均衡性别分布；2）高度不均衡的大性别分布；3）考虑不同性别组合，如仅男性、仅女性或混合性别；以及 4）个体数量的子集大小效应。其次，我们考虑八种最近邻距离度量以及支持向量机（SVM）作为分类器并测试不同分类器的效应。最后，我们考虑不同融合技术以构建有效的匹配框架来提升识别性能。
引用
@article{arxiv.1811.03680,
title = {Gender Effect on Face Recognition for a Large Longitudinal Database},
author = {Caroline Werther and Morgan Ferguson and Kevin Park and Troy Kling and Cuixian Chen and Yishi Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.03680},
year = {2018}
}
备注
This paper has been accepted by IEEE International Workshop on Information Forensics and Security (2018 WIFS)