Erkennung von verstellten Gesichtern im Freien

Die Forschung im Bereich der Gesichtserkennung hat in den letzten Jahrzehnten enormes Wachstum erlebt. Während die ersten Algorithmen noch nur in eingeschränkten Umgebungen eine Erkennung durchführen konnten, erreichen heutige Gesichtserkennungssysteme sehr hohe Genauigkeiten auf umfangreichen, unbeschränkten Gesichtsdatensätzen. Obwohl neuere Algorithmen weiterhin verbesserte Leistungen erzielen, sind die meisten Gesichtserkennungssysteme anfällig für Versagen bei Tarnungsvariationen, einer der größten Herausforderungen der Gesichtserkennung. Die meisten existierenden Tarnungsdatensätze enthalten Bilder mit begrenzter Variation, die oft in kontrollierten Einstellungen aufgenommen wurden. Dies simuliert jedoch nicht das reale Szenario, in dem sowohl absichtliche als auch unbeabsichtigte unbeschränkte Tarnungen von Gesichtserkennungssystemen erkannt werden müssen.In dieser Arbeit wird ein neuer Datensatz "Disguised Faces in the Wild" (DFW) vorgeschlagen, der über 11000 Bilder von 1000 Identitäten mit verschiedenen Arten von Tarnungsaccessoires enthält. Der Datensatz wurde aus dem Internet gesammelt und resultiert daher in unbeschränkten Gesichtsbildern, die类似真实的场景相似 (ähnlich realen Szenarien entsprechen). Dies ist der erste Datensatz seiner Art, bei dem für jedes Subjekt sowohl Impersonator- als auch echte verschleierte Gesichtsbilder zur Verfügung stehen. Unserer Meinung nach kann die Forschergemeinschaft durch den DFW-Datensatz stark profitieren, insbesondere bei der Entwicklung von Algorithmen, die gegenüber solchen Bedrohungen robust sind.Der vorgeschlagene Datensatz wurde im Rahmen des First International Workshop and Competition on Disguised Faces in the Wild (Ersten Internationalen Workshops und Wettbewerbs zu getarnten Gesichtern im Freien) bei CVPR 2018 veröffentlicht. Diese Arbeit stellt den DFW-Datensatz detailliert vor, einschließlich der Bewertungsprotokolle, Baseline-Ergebnisse, Leistungsanalysen der während des Wettbewerbs eingereichten Beiträge und drei Schwierigkeitsstufen des DFW-Challenge-Datensatzes: (i) einfach, (ii) mittel und (iii) schwierig. Diese Kategorisierung soll die herausfordernde Natur des Problems verdeutlichen.请注意，最后一句中的“这三个难度级别”被翻译为“drei Schwierigkeitsstufen”，以符合德语的表达习惯。此外，“similar to real world settings”被翻译为“ähnlich realen Szenarien entsprechen”，以更好地传达原文的意思。如果您有任何进一步的要求或需要调整的地方，请告诉我。