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容貌的老化可能影響人臉辨識的正確率

文章來源: https://www.sciencedaily.com/releases/2017/03/170302115818.htm

 

我們的臉部影像被儲存於眾多資料庫中,例如駕照、護照等戶政資料庫系統或是公司員工資料庫,這些影像資料目的是做為個人身分辨識之用。然而當我們因老化而改變容貌時,這些影像是否還能做為身分辨識之用?

 

密西根州立大學生物識別技術專家Anil Jain及其團隊進行了一項研究,探討容貌的老化對於自動人臉辨識系統影響的程度,而研究成果將可應用於更精確地指認罪犯和提醒我們何時該更新身分辨識文件。

 

電腦科學與工程學院特聘教授Jain表示,”我們測試了目前最先進的人臉辨識系統,看看系統是否能辨識同一人在不同年齡(如20歲和30歲時)所拍攝的臉部影像。這是首次運用統計模型和大型縱斷面研究(longitudinal)資料庫來測試人臉辨識技術的研究。”

 

Jain和其博士研究生Lacey Best-Rowden發現,在至多6年的容貌變化情況下,99%的影像仍可被成功辨識。然而這項研究結果同時也展示了,在容貌超過6年時間的變化後,人臉辨識系統的辨識率便有所下降。但容貌因年齡增長而變化的程度因人而異,生活型態、健康條件、環境或基因都會有所影響。

 

密西根州立警察局生物識別和識別部門經理Pete Langenfeld說到:”這項研究顯示出每4到5年重新採集臉部影像的重要性,這將減少因資料採集間距過長而使得臉部辨識系統產生偽陽性或搜尋未果的機會。一般而言,犯罪採證的次數是根據一個人被逮捕的次數而定,而大部分採證都未將其臉部影像更新。因此,針對民眾一般日常行政申請,我們應設法要求每4年更新一次臉部影像。”

 

Jain的團隊研究了兩個警方臉部影像採集資料庫,他們挑選了23,600位重覆犯案的罪犯,每位罪犯至少有4張分別間隔至少5年的臉部影像。警方的臉部影像資料庫含有大量隨時間變化的臉部影像,而且每張臉部影像都具有良好的控制條件以及一致性。無論是在資料筆數、採樣張數和採樣區間等各方面,這是迄今為止最大的臉部老化資料庫。

 

人臉辨識系統公司Rank One Computing的執行長Brendan Klare表示: ”學術研究成果促使自動化人臉辨識系統在刑事司法系統中扮演越來越重要的角色。然而很少研究在探討如何適當地使用這些系統。Jain和其團隊史無前例的研究,首次為我們揭開自動化人臉辨識的限制。”

更新日期 : 2018/06/26