FaceID: Verification of Face in Selfie and ID Document

Verschiedene Tätigkeiten im täglichen Leben erfordern von uns, unsere Identität zu überprüfen, indem wir unseren Ausweis mit Gesichtsbildern vorzeigen, zum Beispiel Wählerausweis, Reisepass, Führerschein, menschlichen Administratoren. Dieses Verfahren ist jedoch widerwillig, unzuverlässig und arbeitsintensiv. Ein automatischer Rahmen für die Verifizierung von Ausweisaufnahmen, um Gesichtsbilder (Selfies) schrittweise und mit hoher Präzision zu leben, ist erforderlich. Domänenübergreifende Biometrie ist eine weitere Anforderung, die vielfältige zusätzliche Herausforderungen darstellt, einschließlich rauer Beleuchtungsbedingungen, Variationen, Lärm usw. In diesem Aufsatz schlagen wir einen Algorithmus vor, um dieses Ziel zu erreichen. Zunächst extrahieren wir Gesichter aus Ausweisdokumenten und Selfies mit Hilfe von Multi-task Cascaded Convolutional Networks. Um prominente Merkmale aus den Daten zu extrahieren, wenden wir ein VGG-Gesichtsmodell an, das ein CNN-basierter Transfer-Lernansatz ist. Schließlich validieren wir die Methoden mit einem neuartigen FaceId-Selfie-Datensatz, der 600 Personen mit kosinem Entfernungsmaß umfasst. Die Ergebnisse zeigen, dass 74% Genauigkeit auf FaceId-Selfie-Basis erreicht wird.