人脸识别性能分析：透过眼镜因素的批判性综述
计算机视觉与模式识别
2021-04-06 v1 机器学习
摘要
COVID-19 疫情与社交距离促使人们在各种异常情形下需要可靠的人脸识别系统。然而，尚无研究考察眼镜因素对人脸识别系统的影响。本文对眼镜因素进行了全面综述。该研究包含两步：数据收集与精度测试。数据收集包括在不同情形下采集人脸图像，例如透明眼镜、带水眼镜和起雾眼镜。基于所收集的数据，对一个已有的建立在 MTCNN 与 Inception V1 深度网络之上的最先进(state-of-the-art)人脸检测与识别系统进行了测试以作进一步分析。实验数据表明：1) 该系统在比对实时图像时分类具有鲁棒性；2) 在将受扰动的实时图像与正面图像比对时，它无法判定两幅图像是否为同一人。
引用
@article{arxiv.2104.01536,
title = {Performance analysis of facial recognition: A critical review through glass factor},
author = {Jiashu He},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.01536},
year = {2021}
}