Abstract-This paper studerar påverkan av demografi på prestandan av ansiktsigenkänning algoritmer. Erkännandet accuracies av sex olika ansikte erkännande algoritmer (tre kommersiella, två icke-trainable, och en trainingable) beräknas på en stor skala galleri som är partitionerad så att varje partition består helt av specifika demografiska kohorter. Åtta totala kohorter är isolerade utifrån kön (man och kvinna), ras/etnicitet (svart, vitt och latinamerikanskt) och åldersgrupp (18-30, 30-50 och 50-70 år). Experimentella resultat visar att både kommersiella och icke-stambara algoritmer konsekvent har lägre matchningsnoggrannhet på samma kohorter (kvinnor, svarta och åldersgrupp 18–30 år) än de återstående kohorterna inom deras demografi. Ytterligare experiment undersöker effekten av den demografiska fördelningen i utbildningen som på prestandan av en tränad ansiktsigenkänningsalgoritm. Vi visar att matchningsnoggrannheten för ras/etnicitet och ålderskohorter kan förbättras genom utbildning enbart på denna specifika kohort. Operativt leder detta till ett scenario, kallat dynamisk ansiktsmatchning val, där flera ansiktsigenkänningsalgoritmer (var och en utbildad på olika demografiska kohorter) är tillgängliga för en biometrisk systemoperatör att välja baserat på demografisk information som extraheras från en sond bild. Detta förfarande bör leda till förbättrad exakthet i fråga om ansiktsigenkänning i många fall av underrättelseverksamhet och tillämpning av lag och ordning. Slutligen visar vi att ett alternativ till dynamiskt val av ansikte matcher är att träna ansikte erkännande algoritmer på dataset som är jämnt fördelade över demografi, eftersom detta tillvägagångssätt erbjuder konsekvent hög noggrannhet i alla kohorter.
Klare m.fl. REF visade att prestandan hos algoritmer för ansiktsigenkänning påverkas starkt av demografiska attribut.
Face Recognition Performance: Role of Demographic Information
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}