Abstract-Faces förmedlar en mängd sociala signaler, inklusive ras, uttryck, identitet, ålder och kön, som alla har fått ökad uppmärksamhet från tvärvetenskaplig forskning, såsom psykologi, neurovetenskap, datavetenskap, för att nämna några. Upplysta från senaste tidens framsteg inom datorseende, datorgrafik och maskininlärning, har beräkningsbaserad intelligens baserad rasface analys varit särskilt populär på grund av dess betydande potential och bredare effekter i omfattande verkliga tillämpningar, såsom säkerhet och försvar, övervakning, mänskligt datorgränssnitt (HCI), biometrisk-baserad identifiering, bland annat. Dessa studier väcker en viktig fråga: Hur implicit, icke-deklarativ raskategori kan konceptuellt modelleras och kvantitativt härledas från ansiktet? Icke desto mindre är rasklassificeringen en utmaning på grund av dess tvetydighet och komplexitet beroende på sammanhang och kriterier. För att ta itu med denna utmaning har man på senare tid rapporterat om betydande ansträngningar för att upptäcka och kategorisera raser i samhället. Denna undersökning ger en omfattande och kritisk granskning av de senaste framstegen när det gäller face-race perception, principer, algoritmer och tillämpningar. Vi diskuterar först rasuppfattningsproblemformulering och motivation, samtidigt som vi lyfter fram de begreppsmässiga möjligheterna med behandling av rasansikten. Därefter presenteras taxonomi för funktionsrepresentationsmodeller, algoritmer, prestanda- och rasdatabaser med systematiska diskussioner inom det enhetliga inlärningsscenariot. Slutligen, för att stimulera framtida forskning inom detta område, lyfter vi också fram de stora möjligheterna och utmaningarna, samt potentiellt viktiga övergripande teman och forskningsinriktningar för frågan om lärande ras från ansikte.
REF tillhandahåller en omfattande undersökning av rasklassificering baserad på ansiktsdrag.
Learning Race from Face: A Survey
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}