IdentiFace: نظام بيومتريكي متعدد الوسائط للوجه مبني على VGG

إن تطور أنظمة التعرف البيومتريّة الوجهية ساهم بشكل كبير في تقدم مجال الرؤية الحاسوبية. وفي الوقت الحاضر، توجد دائمًا حاجة لتطوير أنظمة متعددة الوسائط (Multimodal) تُدمج بين سمات بيومترية متعددة بطريقة فعّالة ومعنوية. في هذا البحث، نقدّم "IdentiFace"، وهي نظام بيومتريّ متعدد الوسائط يدمج جوهر التعرف على الوجه مع بعض أبرز السمات البيومترية الناعمة (Soft Biometric Traits) مثل الجنس، شكل الوجه، والعاطفة. كما ركّزنا على تطوير النظام باستخدام بنية معمارية مستوحاة من VGG-16 مع تعديلات بسيطة في الأنظمة الفرعية المختلفة. تتيح هذه التوحيدية تكاملًا أبسط بين الوسائط المختلفة، وتسهّل تفسير السمات المُتعلّمة بين المهام، مما يُقدّم مؤشرًا جيدًا على عملية اتخاذ القرار عبر الوسائط الوجهية والروابط المحتملة بينها. بالنسبة لمشكلة التعرف، حققنا دقة اختبار بلغت 99.2% لخمس فئات ذات تباين داخلي عالٍ باستخدام بيانات تم جمعها من قاعدة بيانات FERET[1]. وبلغت الدقة 99.4% على مجموعة بياناتنا، و95.15% على مجموعة بيانات عامة[2] في مسألة التعرف على الجنس. كما تمكّنا من تحقيق دقة اختبار بلغت 88.03% في مسألة تحديد شكل الوجه باستخدام مجموعة بيانات الوجوه الشهيرة (Celebrity Face-Shape Dataset)[3]. وأخيرًا، تحقّقنا دقة اختبار مقبولة بلغت 66.13% في مهمة التعرف على العواطف، وهي دقة مقبولة جدًا مقارنة بالأعمال ذات الصلة على مجموعة بيانات FER2013[4].