a) FaceScrub + MegaFace (b) FGNET + MegaFace Figur 1. MegaFace utmaningen utvärderar identifiering och verifiering som en funktion av ökande antal galleri distraherare (från 10 till 1 miljon). Vi använder två olika sond uppsättningar (a) FaceScrub-foton av kändisar, (b) FGNET-foton med en stor variation i ålder per person. Vi presenterar rank-1 identifiering av toppmoderna algoritmer som deltog i vår utmaning. På vänster sida av varje tomt är nuvarande större referens LFW-skala (dvs. 10 distraktorer, se hur alla toppalgoritmer är grupperade över 95%). Till höger är megaskala (med en miljon distraherare). Observera att hastigheterna sjunker med ökande antal distraktorer, även om sonden uppsättningen är fast, och att algoritmer tränas på större uppsättningar (dashed linjer) i allmänhet presterar bättre. Delta på: http://megaface.cs.washington.edu. Nya ansiktsigenkänning experiment på ett stort riktmärke (LFW [15]) visar fantastiska prestanda-ett antal algoritmer uppnå nära till perfekt poäng, överträffar mänskliga igenkänningsfrekvenser. I detta dokument förespråkar vi utvärderingar på miljonskalan (LFW innehåller endast 13K bilder på 5K personer). I detta syfte har vi samlat MegaFace-datasetet och skapat den första MegaFace-utmaningen. Vår datauppsättning innehåller One Million bilder som fångar mer än 690K olika individer. Utmaningen utvärderar algoritmernas prestanda med ökande antal "distraktorer" (från 10 till 1M) i galleriet. Vi presenterar både identifierings- och verifieringsprestanda, utvärderar prestanda med avseende på pose och en persons ålder, och jämför som en funktion av träningsdata storlek (#photos och #people). Vi rapporterar resultat från toppmoderna algoritmer och basalgoritmer. MegaFace dataset, baslinjekod, och utvärderingsskript, är alla publicerade för ytterligare experiment 1. 1 MegaFace data, kod och utmaning finns på:
Motiverad av prestanda mättnad på vissa viktiga riktmärken (dvs., LFW), där ett antal algoritmer uppnått nära till perfekt poäng, överträffar mänskliga igenkänningsfrekvenser, Kemelmacher-Shlizerman et al. Ref föreslog utvärderingar på miljonskalan genom att sammanställa datauppsättningen MegaFace.
The MegaFace Benchmark: 1 Million Faces for Recognition at Scale
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}