Kvaliteten på ett par ansiktsbilder är en stark indikator på osäkerheten i beslut om identitet baserat på detta bildpar. I detta dokument beskriver vi en Bayesian strategi för att modellera förhållandet mellan bildkvalitet (som pose, belysning, buller, skärpa, etc) och motsvarande ansiktsigenkänningsprestanda. Experimentella resultat baserade på MultiPIE-datasetet visar att vår modell exakt kan aggregera verifieringsprover i grupper för vilka verifieringsprestandan varierar ganska konsekvent. Vår modell kräver inte likheter poäng och kan förutsäga ansiktsigenkänning prestanda med endast bildkvalitet information. En sådan modell har många tillämpningar. Som en illustrativ applikation visar vi förbättrad verifieringsprestanda när beslutströskeln automatiskt anpassas efter ansiktsbilders kvalitet.
I detta dokument utvidgar vi arbetet med REF på många fronter.
A Bayesian model for predicting face recognition performance using image quality
{'venue': 'IEEE International Joint Conference on Biometrics', 'journal': 'IEEE International Joint Conference on Biometrics', 'mag_field_of_study': ['Economics', 'Computer Science']}