The common implementation of face recognition systems as a cascade of a detection stage and a recognition or verification stage can cause problems beyond failures of the detector. When the detector succeeds, it can detect faces that cannot be recognized, no matter how capable the recognition system. Recognizability, a latent variable, should therefore be factored into the design and implementation of face recognition systems. We propose a measure of recognizability of a face image that leverages a key empirical observation: an embedding of face images, implemented by a deep neural network trained using mostly recognizable identities, induces a partition of the hypersphere whereby unrecognizable identities cluster together. This occurs regardless of the phenomenon that causes a face to be unrecognizable, it be optical or motion blur, partial occlusion, spatial quantization, poor illumination. Therefore, we use the distance from such an "unrecognizable identity" as a measure of recognizability, and incorporate it in the design of the over-all system. We show that accounting for recognizability reduces error rate of single-image face recognition by 58% at FAR=1e-5 on the IJB-C Covariate Verification benchmark, and reduces verification error rate by 24% at FAR=1e-5 in set-based recognition on the IJB-C benchmark.


翻译:作为探测阶段和识别或核查阶段的一个级联,共同实施面部识别系统,可能会造成探测器失败之外的问题。当探测器成功时,它可以检测出无法识别的面孔,无论识别系统的能力如何。因此,在设计与实施面部识别系统时,应当将隐含变量这一潜在变量考虑在内。我们提议了一张面部图像的可识别度度度,该图像的可识别度,借助于关键的实证观察:由受过训练的、使用大多数可识别身份的深神经网络实施,嵌入面部图像,导致对无法识别的身份群集的超视镜进行分割。无论造成面部无法辨认的现象如何发生,都无法识别这些面部面孔。因此,在光学或运动、部分隔离、空间四分化、低光度等方面,因此,我们使用与这种“不可识别身份”的距离,作为可识别度的尺度,并将其纳入全面系统的设计中。我们表明,在I-J的识别率上降低58%的识别率,在24-FAR1的确认中,通过I-FAR=1基准的确认率降低I-J的I-VR1的误差率。

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