随着面部生物识别技术的广泛采用，在自动面部识别（FR）应用中区分相同的双胞胎和非双胞胎外观相似的问题变得越来越重要。由于同卵双胞胎和外观相似的面部相似性很高，因此这些面对对面部识别工具表示最困难的病例。这项工作介绍了迄今为止汇编的最大的双胞胎数据集之一，以应对两个挑战：1）确定相同双胞胎和2）的面部相似性的基线度量和2）应用此相似性措施来确定多ppelgangers的影响或外观 - Alikes，关于大面部数据集的FR性能。面部相似性度量是通过深度卷积神经网络确定的。该网络经过量身定制的验证任务进行培训，旨在鼓励网络在嵌入空间中将高度相似的面对对组合在一起，并达到0.9799的测试AUC。所提出的网络为任何两个给定的面提供了定量相似性评分，并已应用于大规模面部数据集以识别相似的面对对。还执行了一个附加分析，该分析还将面部识别工具返回的比较分数以及提议网络返回的相似性分数。

深度卷积神经网络（DCNNS）在面部识别方面已经达到了人类水平的准确性（Phillips等，2018），尽管目前尚不清楚它们如何准确地区分高度相似的面孔。在这里，人类和DCNN执行了包括相同双胞胎在内的具有挑战性的面貌匹配任务。参与者（n = 87）查看了三种类型的面孔图像：同一身份，普通冒名顶替对（来自相似人口组的不同身份）和双胞胎冒名顶替对（相同的双胞胎兄弟姐妹）。任务是确定对是同一个人还是不同的人。身份比较在三个观点区分条件下进行了测试：额叶至额叶，额叶至45度，额叶为90度。在每个观点 - 差异条件下评估了从双胞胎突变器和一般冒险者区分匹配的身份对的准确性。人类对于一般撞击对比双重射手对更准确，准确性下降，一对图像之间的观点差异增加。通过介绍给人类的同一图像对测试了经过训练的面部识别的DCNN（Ranjan等，2018）。机器性能反映了人类准确性的模式，但除了一种条件以外，所有人的性能都处于或尤其是所有人的表现。在所有图像对类型中，比较了人与机器的相似性得分。该项目级别的分析表明，在九种图像对类型中的六种中，人类和机器的相似性等级显着相关[范围r = 0.38至r = 0.63]，这表明人类对面部相似性的感知和DCNN之间的一般协议。这些发现还有助于我们理解DCNN的表现，以区分高度介绍面孔，表明DCNN在人类或以上的水平上表现出色，并暗示了人类和DCNN使用的特征之间的均等程度。

自动面部识别是一个知名的研究领域。在该领域的最后三十年的深入研究中，已经提出了许多不同的面部识别算法。随着深度学习的普及及其解决各种不同问题的能力，面部识别研究人员集中精力在此范式下创建更好的模型。从2015年开始，最先进的面部识别就植根于深度学习模型。尽管有大规模和多样化的数据集可用于评估面部识别算法的性能，但许多现代数据集仅结合了影响面部识别的不同因素，例如面部姿势，遮挡，照明，面部表情和图像质量。当算法在这些数据集上产生错误时，尚不清楚哪些因素导致了此错误，因此，没有指导需要多个方向进行更多的研究。这项工作是我们以前在2014年开发的作品的后续作品，最终于2016年发表，显示了各种面部方面对面部识别算法的影响。通过将当前的最新技术与过去的最佳系统进行比较，我们证明了在强烈的遮挡下，某些类型的照明和强烈表达的面孔是深入学习算法所掌握的问题，而具有低分辨率图像的识别，极端的姿势变化和开放式识别仍然是一个开放的问题。为了证明这一点，我们使用六个不同的数据集和五种不同的面部识别算法以开源和可重现的方式运行一系列实验。我们提供了运行所有实验的源代码，这很容易扩展，因此在我们的评估中利用自己的深网只有几分钟的路程。

横梁面部识别（CFR）旨在识别个体，其中比较面部图像源自不同的感测模式，例如红外与可见的。虽然CFR由于与模态差距相关的面部外观的显着变化，但CFR具有比经典的面部识别更具挑战性，但它在具有有限或挑战的照明的场景中，以及在呈现攻击的情况下，它是优越的。与卷积神经网络（CNNS）相关的人工智能最近的进展使CFR的显着性能提高了。由此激励，这项调查的贡献是三倍。我们提供CFR的概述，目标是通过首先正式化CFR然后呈现具体相关的应用来比较不同光谱中捕获的面部图像。其次，我们探索合适的谱带进行识别和讨论最近的CFR方法，重点放在神经网络上。特别是，我们提出了提取和比较异构特征以及数据集的重新访问技术。我们枚举不同光谱和相关算法的优势和局限性。最后，我们讨论了研究挑战和未来的研究线。

使用面部作为生物识别标识特征是通过捕获过程的非接触性质和识别算法的高准确度的激励。在目前的Covid-19大流行之后，在公共场所施加了面膜，以保持大流行。然而，由于戴着面具而面的遮挡是面部识别系统的新出现挑战。在本文中，我们提出了一种改进掩蔽面部识别性能的解决方案。具体地，我们提出了在现有面部识别模型的顶部操作的嵌入揭露模型（EUM）。我们还提出了一种新颖的损失功能，自限制的三态（SRT），使欧莱斯能够产生类似于相同身份的未掩蔽面的嵌入物。实现了三个面部识别模型，两个真实屏蔽数据集和两个合成产生的掩蔽面部数据集所取得的评价结果​​证明我们的提出方法在大多数实验环境中显着提高了性能。

已经广泛地研究了使用虹膜和围眼区域作为生物特征，主要是由于虹膜特征的奇异性以及当图像分辨率不足以提取虹膜信息时的奇异区域的使用。除了提供有关个人身份的信息外，还可以探索从这些特征提取的功能，以获得其他信息，例如个人的性别，药物使用的影响，隐形眼镜的使用，欺骗等。这项工作提出了对为眼部识别创建的数据库的调查，详细说明其协议以及如何获取其图像。我们还描述并讨论了最受欢迎的眼镜识别比赛（比赛），突出了所提交的算法，只使用Iris特征和融合虹膜和周边地区信息实现了最佳结果。最后，我们描述了一些相关工程，将深度学习技术应用于眼镜识别，并指出了新的挑战和未来方向。考虑到有大量的眼部数据库，并且每个人通常都设计用于特定问题，我们认为这项调查可以广泛概述眼部生物识别学中的挑战。

很少有研究重点是研究人们如何识别变形攻击，即使有一些出版物已经检查了自动化FRS的敏感性并提供了变形攻击检测（MAD）方法。 MAD接近他们的决策要么基于单个图像，因此没有参考以比较（S-MAD）或使用参考图像（D-MAD）。一个普遍的误解是，审查员或观察者的面部变体检测能力取决于他们的主题专业知识，经验和对这个问题的熟悉程度，并且没有任何作品报告了定期验证身份（ID）文档的观察者的具体结果。当人类观察者参与检查具有面部图像的ID文件时，其能力的失误可能会面临重大的社会挑战。为了评估观察者的熟练程度，这项工作首先构建了来自48位不同受试者的现实变形攻击的新基准数据库，从而产生了400个变形图像。我们还捕获了从自动边界控制（ABC）门的图像，以模仿D-MAD设置中现实的边界横断场景，并使用400个探针图像研究人类观察者检测变形图像的能力。还生产了一个新的180个变形图像的数据集，以研究S-MAD环境中的人类能力。除了创建一个新的评估平台来进行S-MAD和D-MAD分析外，该研究还雇用了469位D-MAD的观察员，S-MAD的410位观察员和410位观察员，他们主要是来自40多个国家 /地区的政府雇员，以及103个科目谁不是考官。该分析提供了有趣的见解，并突出了缺乏专业知识和未能认识到专家大量变形攻击的缺乏。这项研究的结果旨在帮助制定培训计划，以防止安全失败，同时确定图像是真正的还是改变了图像。

The emergence of COVID-19 has had a global and profound impact, not only on society as a whole, but also on the lives of individuals. Various prevention measures were introduced around the world to limit the transmission of the disease, including face masks, mandates for social distancing and regular disinfection in public spaces, and the use of screening applications. These developments also triggered the need for novel and improved computer vision techniques capable of (i) providing support to the prevention measures through an automated analysis of visual data, on the one hand, and (ii) facilitating normal operation of existing vision-based services, such as biometric authentication schemes, on the other. Especially important here, are computer vision techniques that focus on the analysis of people and faces in visual data and have been affected the most by the partial occlusions introduced by the mandates for facial masks. Such computer vision based human analysis techniques include face and face-mask detection approaches, face recognition techniques, crowd counting solutions, age and expression estimation procedures, models for detecting face-hand interactions and many others, and have seen considerable attention over recent years. The goal of this survey is to provide an introduction to the problems induced by COVID-19 into such research and to present a comprehensive review of the work done in the computer vision based human analysis field. Particular attention is paid to the impact of facial masks on the performance of various methods and recent solutions to mitigate this problem. Additionally, a detailed review of existing datasets useful for the development and evaluation of methods for COVID-19 related applications is also provided. Finally, to help advance the field further, a discussion on the main open challenges and future research direction is given.

面部识别已被广泛接受为从边境控制到银行业安全的申请中的识别手段。令人惊讶的是，尽管被广泛接受，但我们仍然缺乏对面部独特性或独特性作为生物识别方式的理解。在这项工作中，我们研究了图像分辨率，特征表示，数据库规模，年龄和性别等因素的影响，对真实分布和冒名顶替者分布之间的Kullback-Leibler差异表示的独特性。为了理解影响，我们对数据集AT＆T，LFW，IMDB-FACE以及ND-TWIN进行了实验结果，并具有功能提取算法VGGFACE，VGG16，RESNET50，InceptionV3，Mobilenet和Densenet121，这揭示指定的因素。尽管这些是早期的结果，但我们的发现表明需要更好地理解生物特征识别的概念及其对面部识别的影响。

变形攻击是一种表现攻击的一种形式，近年来引起了人们越来越多的关注。可以成功验证变形图像到多个身份。因此，此操作提出了与旅行或身份文件的能力有关的严重安全问题，该文件被证实属于多个人。以前的作品涉及了变形攻击图像质量的问题，但是，主要目标是定量证明产生的变形攻击的现实外观。我们认为，与真正的样品相比，变形过程可能会影响面部识别（FR）中的感知图像质量和图像实用程序。为了研究这一理论，这项工作对变形对面部图像质量的影响进行了广泛的分析，包括一般图像质量度量和面部图像实用程序测量。该分析不仅限于单个变形技术，而是使用十种不同的质量度量来研究六种不同的变形技术和五个不同的数据源。该分析揭示了变形攻击的质量得分与通过某些质量度量测量的真正样品的质量得分之间的一致性。我们的研究进一步建立在这种效果的基础上，并研究基于质量得分进行无监督的变形攻击检测（MAD）的可能性。我们的研究探索了intra和数据库间的可检测性，以评估这种检测概念在不同的变形技术和真正的源源源上的普遍性。我们的最终结果指出，一组质量措施（例如岩石和CNNIQA）可用于执行无监督和普遍的MAD，正确的分类精度超过70％。

实际上，面部识别应用由两个主要步骤组成：面部检测和特征提取。在唯一的基于视觉的解决方案中，第一步通过摄入相机流来生成单个身份的多个检测。边缘设备的实用方法应优先考虑这些身份根据其识别的一致性。从这个角度来看，我们通过将单层附加到面部标志性检测网络来提出面部质量得分回归。几乎没有额外的成本，可以通过训练单层以通过增强等监视来回归识别得分来获得面部质量得分。我们通过所有面部检测管道步骤，包括检测，跟踪和对齐方式，在Edge GPU上实施了建议的方法。全面的实验表明，通过与SOTA面部质量回归模型进行比较，在不同的数据集和现实生活中，提出的方法的效率。

基于全面的生物识别是一个广泛的研究区域。然而，仅使用部分可见的面，例如在遮盖的人的情况下，是一个具有挑战性的任务。在这项工作中使用深卷积神经网络（CNN）来提取来自遮盖者面部图像的特征。我们发现，第六和第七完全连接的层，FC6和FC7分别在VGG19网络的结构中提供了鲁棒特征，其中这两层包含4096个功能。这项工作的主要目标是测试基于深度学习的自动化计算机系统的能力，不仅要识别人，还要对眼睛微笑等性别，年龄和面部表达的认可。我们的实验结果表明，我们为所有任务获得了高精度。最佳记录的准确度值高达99.95％，用于识别人员，99.9％，年龄识别的99.9％，面部表情（眼睛微笑）认可为80.9％。

可见光面图像匹配是跨模型识别的具有挑战性的变化。挑战在于，可见和热模式之间的较大的模态间隙和低相关性。现有方法采用图像预处理，特征提取或常见的子空间投影，它们本身是独立的问题。在本文中，我们提出了一种用于交叉模态面部识别的端到端框架。该算法的旨在从未处理的面部图像学习身份鉴别特征，并识别跨模态图像对。提出了一种新颖的单元级丢失，用于在丢弃模态信息时保留身份信息。另外，提出用于将图像对分类能力集成到网络中的跨模判位块。所提出的网络可用于提取无关的矢量表示或测试图像的匹配对分类。我们对五个独立数据库的跨型号人脸识别实验表明，该方法实现了对现有最先进的方法的显着改善。

Recent face recognition experiments on a major benchmark (LFW [14]) show stunning performance-a number of algorithms achieve near to perfect score, surpassing human recognition rates. In this paper, we advocate evaluations at the million scale (LFW includes only 13K photos of 5K people). To this end, we have assembled the MegaFace dataset and created the first MegaFace challenge. Our dataset includes One Million photos that capture more than 690K different individuals. The challenge evaluates performance of algorithms with increasing numbers of "distractors" (going from 10 to 1M) in the gallery set. We present both identification and verification performance, evaluate performance with respect to pose and a persons age, and compare as a function of training data size (#photos and #people). We report results of state of the art and baseline algorithms. The MegaFace dataset, baseline code, and evaluation scripts, are all publicly released for further experimentations 1 .

In this paper, we introduce a new large-scale face dataset named VGGFace2. The dataset contains 3.31 million images of 9131 subjects, with an average of 362.6 images for each subject. Images are downloaded from Google Image Search and have large variations in pose, age, illumination, ethnicity and profession (e.g. actors, athletes, politicians).The dataset was collected with three goals in mind: (i) to have both a large number of identities and also a large number of images for each identity; (ii) to cover a large range of pose, age and ethnicity; and (iii) to minimise the label noise. We describe how the dataset was collected, in particular the automated and manual filtering stages to ensure a high accuracy for the images of each identity.To assess face recognition performance using the new dataset, we train ResNet-50 (with and without Squeeze-and-Excitation blocks) Convolutional Neural Networks on VG-GFace2, on MS-Celeb-1M, and on their union, and show that training on VGGFace2 leads to improved recognition performance over pose and age. Finally, using the models trained on these datasets, we demonstrate state-of-the-art performance on the face recognition of IJB datasets, exceeding the previous state-of-the-art by a large margin. The dataset and models are publicly available 1 .

Privacy of machine learning models is one of the remaining challenges that hinder the broad adoption of Artificial Intelligent (AI). This paper considers this problem in the context of image datasets containing faces. Anonymization of such datasets is becoming increasingly important due to their central role in the training of autonomous cars, for example, and the vast amount of data generated by surveillance systems. While most prior work de-identifies facial images by modifying identity features in pixel space, we instead project the image onto the latent space of a Generative Adversarial Network (GAN) model, find the features that provide the biggest identity disentanglement, and then manipulate these features in latent space, pixel space, or both. The main contribution of the paper is the design of a feature-preserving anonymization framework, StyleID, which protects the individuals' identity, while preserving as many characteristics of the original faces in the image dataset as possible. As part of the contribution, we present a novel disentanglement metric, three complementing disentanglement methods, and new insights into identity disentanglement. StyleID provides tunable privacy, has low computational complexity, and is shown to outperform current state-of-the-art solutions.

媒体报道指责人们对“偏见”'，“”性别歧视“和”种族主义“的人士指责。研究文献中有共识，面部识别准确性为女性较低，妇女通常具有更高的假匹配率和更高的假非匹配率。然而，几乎没有出版的研究，旨在识别女性准确性较低的原因。例如，2019年的面部识别供应商测试将在广泛的算法和数据集中记录较低的女性准确性，并且数据集也列出了“分析原因和效果”在“我们没有做的东西”下''。我们介绍了第一个实验分析，以确定在去以前研究的数据集上对女性的较低人脸识别准确性的主要原因。在测试图像中控制相等的可见面部可见面积减轻了女性的表观更高的假非匹配率。其他分析表明，化妆平衡数据集进一步改善了女性以实现较低的虚假非匹配率。最后，聚类实验表明，两种不同女性的图像本质上比两种不同的男性更相似，潜在地占错误匹配速率的差异。

虹膜识别生活人员是一项成熟的生物识别方式，这些模型已通过政府ID计划，边境交通，选民登记和重复，以解锁移动电话。另一方面，最近出现了识别死者模式的死者受试者的可能性。在本文中，我们提出了一种基于端到端的深度学习方法，用于后期虹膜虹膜分割和具有特殊可视化技术的识别，旨在支持您的努力中取证人类审查员。所提出的后期虹膜分割方法优于现有技术，并且除虹膜环上，如古典虹膜分割方法 - 检测眼部分解过程所引起的异常区域，如犁沟或干燥和皱纹的不规则镜面亮点角膜。该方法培训并验证了从171名尸体获取的数据，保存在核心条件下，并在从259名死亡科目获得的主题脱节数据上进行测试。据我们所知，这是迄今为止迄今为止的虹膜识别研究中使用的最大数据核心。纸张提供了该方法的源代码。测试数据将通过刑事司法数据（NACJD）档案馆的国家档案提供。

面部识别水平的度量对于确保专业法医面部考官和其他在应用方案中执行面部识别任务的其他人的准确和一致的表现至关重要。当前的熟练度测试依赖于静态刺激项目的集合，因此不能多次有效地对同一个人进行有效管理。要创建熟练度测试，必须组装大量“已知”难度的项目。可以构建多个相等难度的测试，然后使用项目子集。我们介绍了三合会身份匹配（TIM）测试，并使用项目响应理论（IRT）对其进行评估。参与者查看面部图像“三合会”（n = 225）（一个身份的两个图像，一个不同身份的一个图像），然后选择不同的身份。在实验1中，大学生（n = 197）在TIM测试中显示出广泛的准确性，IRT建模表明TIM项目涵盖了各种难度水平。在实验2中，我们使用基于IRT的项目指标将测试分配为特定困难的子集。模拟显示，TIM项目的子集产生了对受试者能力的可靠估计。在实验3A和3B中，我们发现学生衍生的IRT模型可靠地评估了非学生参与者的能力以及在不同的测试课程中推广的能力。在实验3C中，我们显示TIM测试性能与其他常见的面部识别测试相关。总而言之，TIM测试为开发一个灵活和校准的框架提供了一个起点，以衡量各种能力水平（例如，具有面部处理缺陷的专业人员或人群）的能力。

面部面罩已成为减少Covid-19传输的主要方法之一。这使得面部识别（FR）成为一个具有挑战性的任务，因为掩模隐藏了几个面孔的鉴别特征。此外，面部呈现攻击检测（PAD）至关重要，以确保FR系统的安全性。与越来越多的蒙面的FR研究相比，尚未探索面部遮蔽攻击对垫的影响。因此，我们提出了与戴上面具的主题和攻击的真正面罩的新型攻击，以反映当前的现实情况。此外，本研究通过在不同的实验设置下使用七种最新的垫算法来研究屏蔽攻击对垫性能的影响。我们还评估FR系统漏洞屏蔽攻击。实验表明，真正掩盖的攻击对FR系统的操作和安全构成了严重威胁。