Apr, 2020

人脸质量评估及其与人种和非人种偏见在人脸识别中的相关性

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TL;DR本文分析了人脸质量评估和识别偏见之间的相关性，发现当前人脸质量评估算法也存在偏见，应注意公平和歧视问题。
发现论文，激发创造
  • 人脸图像质量评估：文献综述

    通过深度学习的方法，本文综述了可用于人脸图像质量评估的文献，探讨了该技术在人脸识别和其它应用方面的潜在应用。

    Sep, 2020

  • 人脸图像质量增强用于人脸识别的研究

    本文的研究主要关注在低质量照片中的人脸识别，作者从三个不同的质量数据集中进行了实验并使用先进的面部图像增强方法来提高识别的准确性，最终提出了一种新的低质量面部图像识别协议并得到实验验证。

    Jul, 2023

  • SER-FIQ: 基于随机嵌入鲁棒性的无监督人脸图像质量估计

    本文提出了一种基于随机子网络的人脸图像质量评估方法，使用嵌入变化来估计样本表示的健壮性和相应的图像质量，并在三个公开数据库上进行了交叉数据库评估。实验表明，此方法超过了其他学术和工业界的六种方法，表现出稳定的性能。

    Mar, 2020

  • 生物特征质量评估及其在人脸识别中的应用（以 FaceQnet 为例）

    本篇论文介绍了生物特征识别的基本概念和在人脸质量度量方面的研究，提出了一种基于深度学习技术的开源脸部质量评估工具，并通过 NIST 的评估证明了其优越性。

    Jun, 2020

  • 超越人口统计偏见的人脸识别偏差全面研究

    分析了面部属性对人脸识别系统的影响，探讨了人口统计学以外的因素如饰品、发型、脸型等在身份验证性能方面的影响，提出了进一步增强人脸识别系统鲁棒性、可解释性和公平性的需求。

    Mar, 2021

  • 自动人脸图像质量预测

    通过支持向量回归模型与卷积神经网络提取的人脸特征预测人脸图像质量，利用人类对人脸图像质量的评估创建跨库评估的人脸图像预测器，在减少 FNMR 方面表现出极高的效果，是第一个成功应用人工评估的跨库人脸质量预测研究。

    Jun, 2017

  • 基于补丁的概率图像质量评估用于人脸选择和视频人脸识别改进

    提出一种有效的基于 patch 的人脸图像质量评估算法，该算法综合考虑了人脸图像的几何对齐、锐度、头部姿势等因素，能够识别最正面、对齐、锐利和照明良好的图像，并在实验中表明在人脸子集的选择方面，该方法优于现有技术，使人脸识别准确度显著提高。

    Apr, 2013

  • 面部分析中的偏差解剖

    本文提出了用于面部分析的偏差检测 / 估计和减轻算法，并对已提出的偏差检测算法进行了系统综述。其主要贡献是对现有的偏差缓解算法进行了分类和广泛的概述。我们还讨论了偏差面部分析领域中的开放挑战。

    Dec, 2021

  • 基于合成人脸和人工评估的人脸识别算法偏差基准测试

    我们提出了一个实验方法来测量人脸识别系统中的偏见，使用神经人脸生成器生成合成人脸，改变感兴趣的属性而保持其他属性不变，并通过人类观察者提供关于感知身份相似性的真实数据，验证了该方法在种族和性别方面的偏见，同时提供了大规模的合成数据集，可用于相关领域的研究。

    Aug, 2023

  • 人脸检测中的鲁棒性差异

    这篇研究论文旨在通过详细的基准测试来检查商业和学术模型的人脸检测问题，特别关注这些系统对于不同身份的人的鲁棒性和公平性的问题，结果发现西方男性、年龄偏大、皮肤较暗和光照条件较差的人更容易受到错误的影响。

    Nov, 2022