उम्र के विकास के साथ चेहरे की सत्यापन में भिन्नात्मक विधियों का उपयोग

उम्र के विकास की उपस्थिति में चेहरे की सत्यापन एक महत्वपूर्ण समस्या है जिस पर बहुत अधिक ध्यान नहीं दिया गया है। इस पेपर में, हम भिन्नात्मक दृष्टिकोणों को डिजाइन और मूल्यांकन करके इस समस्या का अध्ययन करते हैं। ये स्पष्ट उम्र मॉडलिंग के बिना सत्यापन कार्यों को सीधे संबोधित करते हैं, जो अपने आप में एक कठिन समस्या है। सबसे पहले, हम पाते हैं कि ग्रेडिएंट ओरिएंटेशन, परिमाण की जानकारी को छोड़ने के बाद, इस समस्या के लिए एक सरल लेकिन प्रभावी प्रतिनिधित्व प्रदान करता है। जब श्रेणीबद्ध जानकारी का उपयोग किया जाता है, तो यह प्रतिनिधित्व और भी बेहतर होता है, जो ग्रेडिएंट ओरिएंटेशन पिरामिड (जीओपी) के उपयोग का परिणाम देता है। जब इसे समर्थन वेक्टर मशीन के साथ मिलाया जाता है, तो जीओपी हमारे सभी प्रयोगों में उत्कृष्ट प्रदर्शन दिखाता है, सात विभिन्न दृष्टिकोणों की तुलना में जिनमें दो व्यावसायिक प्रणाली शामिल हैं। हमारे प्रयोग FGnet डेटा सेट और दो बड़े पासपोर्ट डेटा सेटों पर किए गए, जिनमें से एक मान्यता कार्यों के लिए सबसे बड़ा माना जाता है। दूसरा, इन डेटा सेटों का लाभ उठाते हुए, हम अनुभवात्मक रूप से अध्ययन करते हैं कि उम्र के अंतर और संबंधित मुद्दे (जिनमें छवि गुणवत्ता, चश्मे, और चेहरे के बाल शामिल हैं) पहचान के एल्गोरिदम को कैसे प्रभावित करते हैं। हम आश्चर्यचकित हुए कि उम्र के अंतर द्वारा उत्पन्न सत्यापन की अतिरिक्त कठिनाई चार साल के अंतर से बड़े होने पर संतृप्त हो जाती है, दस साल तक के अंतर के लिए। इसके अतिरिक्त, हम पाते हैं कि छवि गुणवत्ता और eyewear चेहरे के बालों की तुलना में अधिक चुनौती प्रस्तुत करते हैं।