Abstract-This paper motiverar och beskriver ett nytt förverkligande av transduktiva slutsatser som kan adressera Open Set ansiktsigenkänningsuppgiften. Open Set fungerar under antagandet att inte alla testsonder har par i galleriet. Den upptäcker antingen förekomsten av någon biometrisk signatur i galleriet och finner sin identitet eller förkastar den, dvs. den tillhandahåller "ingen av ovanstående" svar. Det viktigaste bidraget av papperet är Open Set TCM-kNN (Transduction Confidence Machine-k Nearest Neighbors), som är lämplig för flerklassig autentisering drift scenarier som måste innehålla ett avvisande alternativ för klasser som aldrig är inskrivna i galleriet. Open Set TCM-kNN, drivet av förhållandet mellan transduktion och Kolmogorov komplexitet, ger en lokal uppskattning av den sannolikhetskvot som behövs för detektionsuppgifter. Vi tillhandahåller omfattande experimentella data för att visa genomförbarhet, robusthet och komparativa fördelar med Open Set TCM-kNN på Open Set identifierings- och bevakningslista (övervakning) uppgifter med hjälp av utmanande FERET data. Slutligen analyserar vi den felstruktur som drivs av det faktum att de flesta felen i identifieringen beror på ett relativt litet antal ansiktsmönster. Open Set TCM-kNN visas vara lämplig för felanalys av PSEI (mönsterspecifika felinhomogeniteter) för att identifiera svåra att känna igen ansikten. PSEI-analys förbättrar biometriska prestanda genom att ta bort ett litet antal av dem som är svåra att känna igen ansikten som är ansvariga för en stor del av det ursprungliga felet i prestanda och/eller genom att använda datafusion.
CP har tidigare tillämpats på AFR av REF för att avvisa okända individer och identifiera svåra att känna igen ansikten i den öppna inställningen.
Open set face recognition using transduction
{'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']}