HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

البحث عن الأطفال المفقودين: تطوير ميزات الوجه العميقة القائمة على التقدم في السن

Debayan Deb Divyansh Aggarwal Anil K. Jain

الملخص

بالنظر إلى معرض لصور الوجوه لأطفال مفقودين، تفشل أنظمة التعرف على الوجه الحديثة في تحديد هوية طفل (مُستَقصى) تم العثور عليه بعد مرور فترة زمنية طويلة. نقترح وحدة تقدّم عمرية قادرة على تطوير السمات العميقة لوجه الوجه الناتجة عن أي مطابق وجوه تجاري. بالنسبة للفترات الزمنية التي تتجاوز 10 سنوات (حيث يتم العثور على الطفل المفقود بعد 10 سنوات أو أكثر)، تُحسّن الوحدة المقترحة دقة التعرف ضمن مجموعة مغلقة لـ FaceNet من 40% إلى 49.56%، وتحسّن دقة CosFace من 56.88% إلى 61.25% على مجموعة بيانات مشهيرين أطفال تُعرف باسم ITWCC. كما تتفوّق الطريقة المقترحة على أحدث الأساليب من حيث معدل التعرف في المرتبة الأولى، حيث يرتفع من 94.91% إلى 95.91% على مجموعة بيانات تقدم العمر العامة FG-NET، ومن 99.50% إلى 99.58% على CACD-VS. تشير هذه النتائج إلى أن تقدّم سمات الوجه مع العمر يعزز القدرة على التعرف على الأطفال الصغار الذين قد يكونون ضحايا لتجارة الأطفال أو الاختطاف.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp
البحث عن الأطفال المفقودين: تطوير ميزات الوجه العميقة القائمة على التقدم في السن | مستندات | HyperAI