Abstract Face igenkänning (FR) är ett av de mest undersökta problemen i datorseendet. Nyligen har vi bevittnat betydande framsteg i FR med hjälp av djupinlärningsalgoritmer och storskaliga datauppsättningar, särskilt de som begränsar sociala mediers webbbilder, t.ex. Högupplösta bilder av kändisansikten tagna av professionella fotojournalister. Den mer utmanande FR i okonstruerade och lågupplösta övervakningsbilder är dock fortfarande öppen och understuderad. För att stimulera utvecklingen av innovativa FR-metoder som är effektiva och robusta för ansiktsbilder med låg upplösning introducerar vi en ny Surveillance Face Recognition Challenge, nämligen QMUL-SurvFace. Detta riktmärke är det största hittills och viktigast av allt det enda verkliga riktmärket för övervakning av FR enligt vår bästa kunskap. De lågupplösta ansiktsbilderna sammanställs inte av artificiell nedsampling av högupplösta bilder utan hämtas från verkliga övervakningsvideor. Detta riktmärke har 463.507 ansiktsbilder av 15.573 unika identiteter fångade i okooperativa övervakningsscener över stort utrymme och tid. Följaktligen, QMUL-SurvFace presenterar en verklig prestanda övervakning FR utmaning som kännetecknas av låg upplösning, rörelse oskärpa, okontrollerade poser, varierande ocklusion, dålig belysning och bakgrund skräp. När det gäller QMUL-SurvFace-utmaningen jämför vi de fem representativa modellerna för djupt lärande (DeepID2, CentreFace, VggFace, FaceNet och SphereFace) med tidigare riktmärken. Vi visar att konstens nuvarande tillstånd fortfarande är långt ifrån tillfredsställande när det gäller att ta itu med problemet med den bristfälliga övervakningen av budgetförordningen. Framför allt visar vi på en förvånansvärt stor skillnad i FR-prestanda mellan befintliga riktmärken för kändisfotobilder (t.ex. MegaFace) och QMUL-SurvFace. Till exempel ger CentreFace modellen endast 29,9% i Rank-1 hastighet på QMUL-SurvFace, jämfört med en mycket högre prestanda vid 65,2% på MegaFace i en sluten uppsättning test. Dessutom visas öppen FR mer utmanande men krävs för övervakning scenarier på grund av förekomsten av ett stort antal icke-målpersoner (distraktorer) i det offentliga rummet. Detta indikeras av svaga FR-föreställningar på QMUL-SurvFace, t.ex. Topp-performer CentreFace uppnår 13,8% framgång (vid Rank-20) med 10% falsk larmfrekvens. Dessutom undersöker vi i stor utsträckning det utmanande problem med låg upplösning som är en del av övervakningsbildens ansiktsbilder genom att testa olika kombinationsmetoder för bildsuperupplösning och ansiktsigenkänningsmodeller på både webb- och övervakningsdataset. Våra utvärderingar tyder på att nuvarande superupplösningsmetoder är ineffektiva när det gäller att förbättra lågupplösta FR-prestanda, även om de har visat sig användbara för att syntetisera högfrekvensdetaljer för lågupplösta webbbilder. Slutligen diskuterar vi ett antal öppna forskningsinriktningar och problem som behöver åtgärdas för att lösa problemet med övervakning av budgetförordningen. Utmaningen QMUL-SurvFace är offentligt tillgänglig på https://qmul-survface. för github.io/.
Detta kompletterar QMUL-SurvFace-riktmärket som kännetecknas av dålig kvalitet övervakning ansiktsbilder fångas från verkliga säkerhetskameror utplacerade på öppna offentliga utrymmen REF.
Surveillance Face Recognition Challenge
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}