I detta dokument presenterar vi resultaten av den unconstomed Ear Recognition Challenge (UERC), en grupp riktmärkning som centreras kring problemet o f person recognition från öronbilder som fångas under okontrollerade förhållanden. Målet med utmaningen var att bedöma resultaten av befintliga öronigenkänningstekniker på ett utmanande storskaligt dataset och identifiera öppna problem som måste åtgärdas i framtiden. Fem grupper från tre kontinenter deltog i utmaningen och bidrog med sex öronigenkänningstekniker för utvärderingen, medan flera baslinjer gjordes tillgängliga för utmaningen av UERC-organisatörerna. En omfattande analys genomfördes med alla deltagande tillvägagångssätt som behandlar viktiga forskningsfrågor rörande känsligheten för tekniken för huvudrotation, flipping, galleristorlek, storskaligt erkännande m.m. Den bästa modellen o f UERC befanns säkerställa robust prestanda på en mindre del o f datasetet (med 180 försökspersoner) oavsett o f bildegenskaper, men visade fortfarande en betydande prestandaminskning när en däck dataset som omfattar 3 704 försökspersoner användes för r testning.
Nyligen, en tävling, okonstruerad öronigenkänning utmaning (UERC), organiserades REF.
The unconstrained ear recognition challenge
{'venue': '2017 IEEE International Joint Conference on Biometrics (IJCB)', 'journal': '2017 IEEE International Joint Conference on Biometrics (IJCB)', 'mag_field_of_study': ['Economics', 'Computer Science']}