跨青春期的身份证件到自拍人脸匹配
计算机视觉与模式识别
2019-12-23 v1
摘要
将实时图像（“自拍”）与身份证件图像进行匹配是可能在各种应用中出现的问题。当身份证件上的人脸图像来自青春期早期而实时图像来自青春期后期时，该问题的一个具有挑战性的实例便会产生。我们使用一个名为智利年轻人（CHIYA）数据集的私有数据集来探索此问题，该数据集中我们将18-19岁拍摄的实时人脸图像与9至18岁创建的身份证件上的人脸图像进行匹配。最先进的深度学习人脸匹配器（例如ArcFace）在证件到自拍的人脸匹配上准确度相对较低。为获得更高准确度，我们通过三元组损失对现有最佳开源模型进行微调以进行少样本学习。实验表明，我们的方法比近期为此问题开发的DocFace+模型实现了更高的准确度。我们的微调模型能够将最困难（最大年龄跨度）子集在错误接受率为0.01%时的真正接受率从62.92%提高到96.67%。我们的微调模型可供其他研究人员使用。
引用
@article{arxiv.1912.10021,
title = {Identity Document to Selfie Face Matching Across Adolescence},
author = {Vítor Albiero and Nisha Srinivas and Esteban Villalobos and Jorge Perez-Facuse and Roberto Rosenthal and Domingo Mery and Karl Ricanek and Kevin W. Bowyer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.10021},
year = {2019}
}