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介绍人脸识别和算法性能评估。 (英语) Zbl 1471.62074号

摘要:生物特征人脸识别领域融合了计算机科学、工程和统计学的方法,但统计推理主要应用于识别算法的设计。生物特征性能评估越来越引起人们的兴趣,这为统计方法的应用带来了新的机遇。性能评估方法旨在识别、比较和解释对象、环境和图像的特征如何与识别算法的性能相关。本文回顾了人脸识别中的一些核心问题,并给出了几个识别算法的例子。然后通过对Good、Bad和Ugly Face Challenge的广义线性混合模型分析说明了评估问题的一种方法,这是一个用于测试最先进的静态图像人脸识别算法的著名人脸识别数据集。研究结果包括:(i)当算法性能良好时,受试者之间的差异是验证异质性的主要来源,(ii)在简单、中等和困难的验证任务中,许多协变量对验证性能的影响是“普遍的”。尽管人脸识别算法的设计和评估借鉴了多元统计、降维、分类、聚类、二进制响应数据、广义线性模型和随机效应中一些常见的统计思想,但该领域也呈现出一些独特的特点和挑战。在这个新领域,创新统计工作的机会很多。

MSC公司:

62-08 统计问题的计算方法
62J12型 广义线性模型(逻辑模型)
62小时12分 多元分析中的估计
68吨10 模式识别、语音识别
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全文: 内政部

参考文献:

[1] 阿霍宁,T。;哈迪德,A。;Pietikainen,M.,局部二进制模式的人脸描述:在人脸识别中的应用,IEEE模式分析和机器智能汇刊,28,12,2037-2041,(2006)
[2] 巴斯里(Basri),R。;Jacobs,D.,Lambertian反射率和线性子空间,PAMI,25,2,218-233,(2003)
[3] Baudat,G。;Anouar,F.,使用核方法的广义判别分析,神经计算,12,10,2385-2404,(2000)
[4] Belhumeur,P。;Kriegman,D.,《在所有可能的照明条件下,物体的图像集是什么》,IJCV,28,3,245-260,(1998)
[5] Beveridge,J.R.,Bolme,D.S.,Draper,B.A.,Givens,G.H.,Lui,Y.M.,Phillips,P.J.,2010年。量化灯光和焦点如何影响人脸识别性能。收录于:IEEE CVPR 2010年生物统计学研讨会。第74-81页。
[6] 贝弗里奇,J.R。;Bolme,D。;德雷珀,B.A。;Teixera,M.,CSU人脸识别评估系统,机器视觉与应用,16,2,128-138,(2005),URLhttp://dx.doi.org/10.1007/s00138-004-0144-7
[7] 贝弗里奇,J.R。;德雷珀,B.A。;Givens,G.H。;Fisher,W.,《人脸识别算法统计评估导论》,(Zhao,W.;Chellappa,R.,《人脸处理:高级建模与方法》,(2005),Elsevier),第87-124页
[8] 贝弗里奇,J.R。;Givens,G.H。;Phillips,P.J。;Draper,B.A.,《人脸识别大挑战中影响算法性能的因素》,计算机视觉和图像理解,113,6,750-762,(2009),URLhttp://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1077314209000022
[9] 贝弗里奇,J.R。;Givens,G.H。;Phillips,P.J。;德雷珀,B.A。;Bolme,D.S。;Lui,Y.M.,FRVT 2006:quo vadis face quality,Image and Vision Computing,28,5,732-743,(2009),网址http://www.sciencedirect.com/science/article/B6V09-4XC57FT-1/2/9238086cd217effa81ec8cac8a84e70a
[10] 东北部布雷斯洛。;Clayton,D.G.,广义线性混合模型中的近似推断,美国统计协会杂志,8,9-25,(1993)·Zbl 0775.62195号
[11] 加拿大。2012年。加拿大护照照片规则。五月URLhttp://www.ppt.gc.ca/cdn/photos.aspx。
[12] Chellappa,R。;辛哈,P。;Phillips,P.J.,《计算机和人类的面部识别》,IEEE Computer,46-55,(2010)
[13] 德雷珀,文学学士。;Baek,K。;Bartlett,M.S。;Beveridge,J.,用pca和ica识别人脸,计算机视觉和图像理解,91,1-2,115-137,(2003),人脸识别专刊。统一资源定位地址http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1077314203000778
[14] Edelman,A。;阿里亚斯,R。;Smith,S.,《正交约束算法的几何》,SIAM矩阵分析与应用杂志,20,2,303-353,(1999)·Zbl 0928.6500号
[15] Etemad,K。;Chellappa,R.,《人脸图像识别的判别分析》,《美国光学学会杂志》,第14期,1724-1733页,(1997)
[16] Fisher,R.A.,《多重测量在分类问题中的应用》,《优生学年鉴》,第17卷,第179-188页,(1936年)
[17] Givens,G.H.,Beveridge,J.R.,Draper,B.A.,Grother,P.,Phillips,P.J.,2004年。人脸特征如何影响识别:三种人脸识别算法的统计比较。收录:2004年IEEE计算机视觉和模式识别会议录。第381-388页。
[18] Greenberg,C.S.,Martin,A.F.,2009年。NIST 1996年至2008年说话人识别评估。摘自:SPIE会议记录。第7324卷。第732411-1-732411-12页。
[19] Grother,P。;Micheals,R.J。;Phillips,P.J.,《2002年面部识别供应商测试性能指标》,(Kittler,J.;Nixon,M.S.,基于音频和视频的生物识别人认证,LNCS,第2688卷,(2003),Springer),937-945·Zbl 1050.68740号
[20] Grother,P。;奎因,G.W。;马蒂,J.R。;Ngan,M。;西撒拉蒙。;Fiumara,G。;Watson,C.,IREX III虹膜识别算法的性能。技术代表NISTIR 7836(2012),国家标准与技术研究所
[21] Grother,P.J。;奎因,G.W。;Phillips,P.J.,Mbe 2010:关于二维静止图像人脸识别算法评估的报告。技术代表NISTIR 7709(2010),国家标准与技术研究所
[22] Kenward,M.G。;Roger,J.H.,限制最大似然固定效应的小样本推断,生物计量学,53,983-997,(1997)·Zbl 0890.62042号
[23] 库马尔,B。;萨维迪斯,M。;Xie,C.,人脸识别的相关模式识别,美国电气与电子工程师协会论文集,94,111963-1976,(2006)
[24] Liu,C.,利用维数增加技术提高人脸识别性能,IEEE模式分析和机器智能汇刊,28,5,725-737,(2006)
[25] Lui,Y.M。;Beveridge,J.R.,人脸识别的Grassmann注册流形,(Forsyth,D.;Torr,P.;Zisserman,A.,ECCV 2008 Proceedings,(2008),Springer Verlag),44-57
[26] Lui,Y.M.,Beveridge,J.R.,Kirby,M.,2009年a。典型stiefel商及其在光照空间中的泛型人脸识别中的应用。收录:IEEE国际生物统计学会议:理论、应用和系统。华盛顿特区,第431-438页。
[27] Lui,Y.M.,Bolme,D.,Draper,B.A.,Beveridge,J.R.,Givens,G.,Phillips,P.J.,2009年B。人脸识别协变量的荟萃分析。收录:IEEE国际生物统计学会议:理论、应用和系统。第139-146页。
[28] Lui,Y.M.、Bolme,D.、Phillips,P.、Beveridge,J.、Draper,B.,2012年。关于好、坏和丑面孔识别挑战问题的初步研究。摘自:IEEE计算机学会计算机视觉和模式识别研讨会会议,CVPRW,2012年。第9-16页。
[29] Moses,Y.、Adini,Y.和Ullman,S.,1994年。人脸识别:光照方向变化的补偿问题。参加:欧洲计算机视觉会议。马赛。第286-296页。
[30] 奥图尔,A.J。;Millward,R.B。;Anderson,J.A.,空间变换人脸再认知记忆的物理系统方法,神经网络,1179-1999,(1988)
[31] 帕托,J。;W.B.委员会。;小米,L。;N.R.理事会,《生物识别:挑战与机遇》,(2010年),国家学院出版社
[32] Pentland,A.,Moghaddam,B.,Starner,T.,1994年。用于人脸识别的基于视图的和模块化的特征空间。摘自:《计算机视觉与模式识别学报》94。第84-91页。
[33] Phillips,P.J。;贝弗里奇,J.R。;德雷珀,文学学士。;吉文斯,G。;奥图尔,A.J。;博姆博士。;邓洛普,J。;Lui,Y.M。;萨希布扎达,H。;Weimer,S.,《好的、坏的和丑陋的面孔挑战问题》,《2011年最佳自动人脸和手势识别》,图像和视觉计算,30,3,177-185,(2012),URLhttp://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0262885612000091
[34] Phillips,P.J。;弗林,P.J。;贝弗里奇,J.R。;Scruggs,W.T。;奥图尔,A.J。;大卫·B。;鲍耶,K.W。;德雷珀,B.A。;Givens,G.H。;Lui,Y.M。;Sahibzada,H。;Scallan,Iii,J.A。;Weimer,S.,《多生物特征识别重大挑战概述》,(第三届国际生物特征识别进展会议论文集,ICB’09,(2009),柏林斯普林格-弗拉格,海德堡),705-714,URLhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3642-01793-3_72
[35] Phillips,P.J.、Flynn,P.J、Scruggs,T.、Bowyer,K.W.、Chang,J.、Hoffman,K.、Marques,J.和Min,J.,Worek,W.,2005年。人脸识别大挑战概述。收录:IEEE计算机视觉和模式识别会议。第947-954页。
[36] Phillips,P.J.、Flynn,P.J、Scruggs,W.T.、Bowyer,K.W.、Worek,W.,2006年。初步人脸识别大挑战结果。参加:第七届自动人脸和手势识别国际会议。第15-24页。
[37] 菲利普斯,P。;Grother,P。;米歇尔斯,R。;布莱克本,D。;Tabassi,E。;Bone,J.,FRVT 2002:概述和总结。技术代表,面部识别供应商测试2002,(2002)
[38] 菲利普斯,P。;Moon,H。;Rizvi,S。;Rauss,P.,人脸识别算法的FERET评估方法,IEEE模式分析和机器智能汇刊,22,10,1090-1104,(2000)
[39] Phillips,P.J。;Scruggs,W.T。;奥图尔,A.J。;弗林,P.J。;鲍耶,K.W。;斯科特,C.L。;Sharpe,M.,FRVT 2006和ICE 2006大规模结果,IEEE模式分析和机器智能汇刊,32,5831-846,(2010)
[40] Pinto,N.、DiCarlo,J.J.、Cox,D.,2009年a。使用只使用简单特征的现代人脸识别测试集,您能走多远。在:IEEE计算机视觉和模式识别会议。p.(仅在线)。
[41] Pinto,N.、DiCarlo,J.J.、Cox,D.D.,2009年b。使用只使用简单特征的现代人脸识别测试集,您能走多远。收录:IEEE计算机视觉和模式识别会议。第2591-2598页。
[42] Rosenberg,A.,Delong,J.,Lee,C.,Juang,B.-H.,Soong,F.,1992年。使用队列标准化分数进行说话人识别。国际口语处理会议。加拿大班夫。
[43] GLIMMIX程序(2006),SAS Institute Inc.Cary,NC,SAS
[44] Sirovich,L。;Kirby,M.,《人脸特征化的低维程序》,《美国光学学会杂志》,4519-524,(1987)
[45] 特克,M。;Pentland,A.,识别特征脸,认知神经科学杂志,3,1,71-86,(1991)
[46] 维斯科特,L。;Fellous,J.-M。;Kruger,N。;von der Malsburg,C.,通过弹性束图匹配进行人脸识别,IEEE模式分析和机器智能汇刊,17,7,775-779,(1997)
[47] 沃尔芬格,R。;O'Connell,M.,《广义线性模型:伪似然方法》,《统计计算与模拟杂志》,48,233-243,(1993)·Zbl 0833.62067号
[48] 赵伟。;切拉帕,R。;罗森菲尔德,A。;Phillips,P.J.,《面部识别:文献调查》,ACM计算机调查,35,399-458,(2003)
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