Facial Analysis: Looking at Biometric Recognition and Genome-Wide Association

Abstract

Målet for denne afhandling er at præsentere udvalgte problemstillinger vedrørende ansigtsanalyse inden for områderne Menneskelig Biometri og Menneskelig Genetik. Der er i løbet af dette ph.d.-studie blevet udarbejdet ni artikler, hvoraf otte er inkluderet i denne afhandling.De første tre artikler fokuserer på ansigts- og kønsgenkendelse. I artiklerne omhandlende kønsgenkendelse analyseres det, hvordan mennesket opfatter og analyserer køn, hvilket efterfølgende bruges til at forbedre maskinlæringsalgoritmerne.Den fjerde artikel diskuterer spørgsmålet om den variation, der er i menneskelige annotation af ansigtslandmærker, som de fleste artikler betragter som en statisk “guldstandard”. I artiklen belyser vi den interne og externe operatørvariation, der er forbundet med annotering af disse landmærker. Dette resultat er værdifuldt for de applikationer, som er følsomme over for denne variation. Den femte artikel præsenterer et omfattende “proof-of-concept”-studie omkring forudsigelsen af ansigtstræk udelukkende baseret på genetisk information. Dette er et nyt område, der rummer et stort potentiale. I de to følgende artikler udforskes det, om der er en sammenhæng mellem mindre fysiske abnormiteter i ansigtet og skizofrene lidelser. Skizofreni er en livslang sygdom, men tidlig opdagelse og behandling kan have en markant indflydelse på sygdomsforløbet.I den sidste artikel præsenteres en ny “appearance model”, som er en sammensmeltning af de to metoder “active appearance models” og det “Riemannian elasticity framework”.The goal of this Ph.D. project is to present selected challenges regarding facial analysis within the fields of Human Biometrics and Human Genetics. In the course of the Ph.D. nine papers have been produced, eight of which have been included in this thesis.Three of the papers focus on face and gender recognition, where in the gender recognition papers the process of human perception of gender is analyzed and used to improve machine learning algorithms.One paper addresses the issues of variability in human annotation of facial landmarks, which most papers regard as a static “gold standard”. However, we document intra- and inter-operator variability associated with annotating these landmarks, which is a valuable result for applications that are sensitive to such variability.One paper presents a comprehensive proof-of-concept study of the prediction of facial characteristics based solely on genetic information, a new area that holds great potential.Two papers explore the connection between minor physical anomalies in the face and schizophrenic disorders. Schizophrenia is a life long disease, but early discovery and treatment can have a significant impact on the course of the disease.Finally, one paper presents a novel appearance model that is a fusion of the active appearance models and the Riemannian elasticity framework