Метод оценки биометрического качества изображений лиц

Раздел находится в стадии актуализации

В задачах автоматического распознавания лиц качество входного изображения напрямую влияет на точность идентификации и верификации личности. Возникающие дефекты снижают точность идентификации, особенно при работе с ограниченными базами эталонных образцов. В работе представлен новый метод безэталонной биометрической оценки качества изображений лиц, основанный на анализе косинусного сходства между векторами признаков, извлекаемыми нейросетевой моделью распознавания. В отличие от методов общей оценки качества изображений, например BRISQUE, предложенный метод учитывает как расстояние до центра класса, так и степень близости к наиболее похожим внешним классам, что позволяет более точно ранжировать изображения по степени их пригодности для биометрических задач. При использовании метрики AUC (Area Under the Curve) на разных уровнях FMR результаты экспериментов на пяти распространенных наборах данных (LFW, CALFW, AgeDB-30, CFP-FP, CPLFW) демонстрируют преимущество предложенного метода по сравнению с современными подходами (CR-FIQA, SDD-FIQA, TOPIQ и др.), что делает его перспективным решением для интеграции в практические биометрические системы.
Бордюжа Виктор
Национальный исследовательский университет «МИЭТ», Россия, 124498, г. Москва, г. Зеленоград, пл. Шокина, 1
Умняшкин Сергей Владимирович
Национальный исследовательский университет «МИЭТ», Россия, 124498, г. Москва, г. Зеленоград, пл. Шокина, 1

124498, г. Москва, г. Зеленоград, площадь Шокина, дом 1, МИЭТ, ауд. 7231

+7 (499) 734-62-05
magazine@miee.ru