Abstract-Soft biometriska egenskaper inbäddade i ett ansikte (t.ex. kön och ansiktsmärken) är kompletterande information och är inte helt särskiljande av sig själva i ansiktsigenkänningsuppgifter. Denna information kan dock uttryckligen kombineras med poäng för ansiktsmatchning för att förbättra den övergripande noggrannheten för ansiktsigenkänning. Inom vissa tillämpningsområden, t.ex. visuell övervakning, där en ansiktsbild tas bort eller fångas in utanför fronten, kan dessutom mjuka biometriska egenskaper ge ännu mer värdefull information för ansiktsmatchning eller hämtning. Ansiktsmärken kan också vara användbara för att differentiera identiska tvillingar vars globala ansiktsuttryck är mycket lika. Likheterna från mjuka biometrier kan också vara användbara som beviskälla i domstolar eftersom de är mer beskrivande än de numeriska matchningspoäng som genereras av en traditionell ansiktsmatchare. Vi föreslår att använda demografisk information (t.ex., kön och etnicitet) och ansiktsmärken (t.ex., ärr, mullvadar och fräknar) för att förbättra ansiktsbilden matchning och hämtning prestanda. En automatisk ansiktsmärkningsmetod har utvecklats som använder 1) den aktiva utseendemodellen för att lokalisera primära ansiktsdrag (t.ex. ögon, näsa och mun), 2) Laplacian-of-Gaussian blob detektion, och 3) morfologiska operatörer. Experimentella resultat baserade på FERET-databasen (426 bilder på 213 försökspersoner) och två muggshot-databaser från det rättstekniska området (1225 bilder på 671 försökspersoner respektive 10 000 bilder på 10 000 försökspersoner) visar att användningen av mjuka biometriska egenskaper kan förbättra ansiktsigenkänningen hos en toppmodern kommersiell matchningsman.
Demografisk information som kön och etnicitet och/eller vissa ansiktstecken inkluderades för att möta matchande algoritmer under 2010 REF i syfte att förbättra systemets noggrannhet.
Face Matching and Retrieval Using Soft Biometrics
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}