У епоху цифрової автентифікації системи верифікації особи за обличчям стали ключовим елементом безпеки у різних застосуваннях. Це дослідження розглядає синергію ефективності конкатенованих векторів для покращення точності біометричної автентифікації. З використанням набору даних «Celebrities in Frontal-Profile dataset» (CFP) ми досліджуємо, чи може злиття векторів, згенерованих такими моделями, як VGG-Face, Facenet, OpenFace, ArcFace та SFace, призвести до більш надійного процесу автентифікації. Методика включає обчислення відстані L2 між нормалізованими конкатенованими векторами вхідного образу обличчя та якоря, тим самим визначаючи справжність особи. Експерименти розроблені для порівняння ефективності векторів окремих моделей проти конкатенованих векторів, використовуючи такі метрики, як точність, рівень помилкових допусків (FAR) та рівень помилкових відмов (FRR). Висновки цього дослідження можуть істотно сприяти розвитку більш безпечних і надійних систем верифікації особи за допомогою використання декількох існуючих моделей без необхідності нових досліджень архітектур, їхнього проектування та навчання.
原文链接
分享
引用
