基于 3D 感知合成数据的姿态对人脸识别影响估计及其在质量评估中的应用
计算机视觉与模式识别
2023-12-08 v2 人机交互
摘要
评估人脸图像质量对于以足够精度运行人脸识别系统至关重要。人脸质量标准化（ISO/IEC CD3 29794-5）的最新进展推荐使用分量质量度量将人脸质量分解为各独立因素，从而为操作员重新采集低质量图像提供有价值反馈。鉴于 3D 感知生成对抗网络的最新进展，我们提出一个新数据集 Syn-YawPitch，包含 1000 个具有不同偏航-俯仰角组合的 identities。利用该数据集，我们证明超过 30 度的俯仰角对当前人脸识别系统的生物特征性能有显著影响。此外，我们提出一个轻量且可解释的姿态质量预测器，遵循 ISO/IEC CD3 29794-5 国际标准草案，并与最先进的人脸图像质量评估算法进行基准比较。
引用
@article{arxiv.2303.00491,
title = {Pose Impact Estimation on Face Recognition using 3D-Aware Synthetic Data with Application to Quality Assessment},
author = {Marcel Grimmer and Christian Rathgeb and Christoph Busch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.00491},
year = {2023}
}