Abstract-Deep konvolutionala neurala nätverk (CNN) baserade metoder är state-of-the-art i olika datorseende uppgifter, inklusive ansiktsigenkänning. Betydande forskningsinsatser görs för närvarande för att ytterligare förbättra de djupa CNN:erna genom att fokusera på kraftfullare modellarkitekturer och bättre inlärningstekniker. Studier som systematiskt undersöker de starka och svaga sidorna i befintliga djupgående modeller för ansiktsigenkänning är dock fortfarande relativt få i litteraturen. I detta dokument försöker vi fylla denna lucka och studera effekterna av olika kovariater på verifieringsprestandan hos fyra senaste djupa CNN-modeller med hjälp av Labeled Faces in the Wild (LFW) dataset. Specifikt undersöker vi påverkan av kovariater relaterade till: bildkvalitet -blur, JPEG-komprimering, ocklusion, buller, bild ljusstyrka, kontrast, saknade pixlar; och modellegenskaper -CNN arkitektur, färginformation, deskriptor beräkning; och analysera deras inverkan på ansiktet verifiering prestanda AlexNet, VGG-Face, GoogLeNet, och SqueezeNet. Baserat på omfattande och rigorösa experiment identifierar vi styrkor och svagheter i modellerna för djupt lärande och presenterar nyckelområden för potentiell framtida forskning. Våra resultat indikerar att höga bullernivåer, oskärpa, saknade bildpunkter och ljusstyrka har en skadlig inverkan på verifieringsprestandan hos alla modeller, medan effekten av kontrastförändringar och komprimeringsartefakter är begränsad. Det har konstaterats att deskriptorns beräkningsstrategi och färginformation inte har någon betydande inverkan på prestandan.
I REF, Grm et al. analyserade effekterna av vissa kovariater relaterade till bildkvalitet (som oskärpa, ocklusion, ljusstyrka) och modellegenskaper (som färginformation).
Strengths and Weaknesses of Deep Learning Models for Face Recognition Against Image Degradations
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}