Résumé - Un Cadre d'Évaluation Complet pour l'Étude des Effets des Filtres Faciaux sur l'Exactitude de la Reconnaissance Faciale

Un Cadre d'Évaluation Complet pour l'Étude des Effets des Filtres Faciaux sur l'Exactitude de la Reconnaissance Faciale

2025-07-23 17:43:35

{"Kagan Ozturk","Louisa Conwill","Jacob Gutierrez","Kevin Bowyer","Walter J. Scheirer"}

{cs.CV}

Ce document présente un cadre d'évaluation complet pour étudier l'impact des filtres faciaux sur l'exactitude du reconnaisseur facial. Ce cadre répond aux limites des études précédentes qui ne considéraient qu'un petit nombre de filtres soigneusement sélectionnés. **Composants clés du cadre** : 1. **Jeu de données contrôlé** : Un jeu de données équilibré d'images faciales est fourni pour assurer une évaluation équitable et cohérente des différents filtres. 2. **Processus de sélection de filtres** : Une méthode rigoureuse est utilisée pour sélectionner un ensemble diversifié et représentatif de filtres d'une plateforme spécifique. Ce processus prend en compte à la fois le type de modification et l'ampleur de la modification apportée par chaque filtre. 3. **Expériences** : Un ensemble d'expériences est proposé pour évaluer l'impact de chaque filtre sur l'exactitude de reconnaissance. Cela inclut la comparaison d'images filtrées avec des images non filtrées et la comparaison d'images avec différentes filtres appliqués. **Étude de cas** : Le cadre est démontré à l'aide de filtres d'Instagram, Snapchat, Meitu et Pitu. L'étude révèle plusieurs observations intéressantes : * **Impact du type de filtre** : Les filtres qui en travestissent la géométrie faciale ont l'impact le plus significatif sur l'exactitude de reconnaissance, suivis des filtres qui bouchent le visage. Les filtres qui changent les tons de couleur ont un impact minimal. * **Différences culturelles** : Les filtres des plateformes de médias sociaux occidentaux (Instagram et Snapchat) tendent à avoir un plus large éventail d'effets sur l'exactitude de reconnaissance par rapport aux filtres des plateformes chinoises (Meitu et Pitu). Cela suggère que les différences culturelles dans l'utilisation des filtres peuvent influencer leur impact. * **Atténuation des filtres** : L'étude propose une méthode pour atténuer l'impact des filtres sur le reconnaisseur facial en utilisant une transformation linéaire pour restaurer l'embedding facial à son état original. **Conclusions** : Le cadre proposé fournit un outil précieux pour étudier l'impact des filtres faciaux sur l'exactitude du reconnaisseur facial. Les résultats de l'étude de cas mettent en lumière l'importance de considérer le type et l'ampleur des modifications apportées par les filtres, ainsi que les différences culturelles dans l'utilisation des filtres. La méthode d'atténuation proposée offre une approche prometteuse pour améliorer l'exactitude de reconnaissance en présence d'images fortement modifiées.