A Quantitative Method for Shoulder Presentation Evaluation in Biometric Identity Documents

📄 arXiv: 2511.14376v1 📥 PDF

作者: Alfonso Pedro Ridao

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-18

备注: 13 pages, 4 figures, conference or journal submission. Course project from DTU Compute, Technical University of Denmark

💡 一句话要点

提出肩部姿态评估算法SPE，用于生物特征身份文件中肩部合规性自动检查。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 肩部姿态评估 生物特征识别 身份文件 姿态估计 质量控制

📋 核心要点

  1. 生物特征身份文件对肩部姿态有严格要求，但现有自动质量评估方法缺乏对肩部姿态的定量评估。
  2. SPE算法利用肩部3D坐标量化肩部的偏航和滚转角度，从而实现肩部姿态的定量评估。
  3. 实验结果表明，SPE得分与人工标注具有高度相关性，且能有效识别不合规样本。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种肩部姿态评估（SPE）算法，旨在解决生物特征身份文件中肩部姿态合规性自动评估的问题。该算法仅利用通用姿态估计框架提供的两个肩部3D坐标，量化肩部的偏航和滚转角度。在包含121张人像图像的数据集上进行了评估，SPE得分与人工标注之间表现出很强的Pearson相关性（r约等于0.80）。通过改进的Error-versus-Discard方法分析了该指标的过滤性能，证实了其在识别不合规样本中的有效性。该算法是一种可行的轻量级工具，适用于注册系统中的自动合规性检查。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决生物特征身份文件中肩部姿态合规性自动评估的问题。现有方法缺乏对肩部姿态的定量评估，难以满足国际标准对肩部姿态的严格要求。这导致人工审核成本高昂，且效率低下。

核心思路：论文的核心思路是利用肩部关键点的3D坐标信息，计算肩部的偏航角（yaw）和滚转角（roll），从而实现对肩部姿态的定量评估。这种方法避免了复杂的图像处理和特征提取，降低了计算复杂度。

技术框架：SPE算法的整体流程如下：1) 输入人像图像；2) 使用姿态估计框架提取肩部关键点的3D坐标；3) 利用肩部关键点的3D坐标计算肩部的偏航角和滚转角；4) 根据偏航角和滚转角评估肩部姿态的合规性。该算法主要包含姿态估计和角度计算两个模块。

关键创新：该算法的关键创新在于提出了一种仅利用肩部3D坐标即可定量评估肩部姿态的方法。与现有方法相比，该方法更加简单、高效，且易于实现。此外，该算法还提供了一种可解释的肩部姿态评估指标，方便用户理解和调整。

关键设计：算法的关键设计在于如何利用肩部3D坐标计算肩部的偏航角和滚转角。具体而言，算法首先计算两个肩部关键点之间的向量，然后利用该向量与预定义的参考向量计算偏航角和滚转角。角度计算公式的具体形式在论文中未明确给出，属于未知细节。

📊 实验亮点

实验结果表明，SPE算法的得分与人工标注之间具有很强的Pearson相关性（r约等于0.80），表明该算法能够有效地反映肩部姿态的合规性。此外，通过Error-versus-Discard方法分析了该指标的过滤性能，证实了其在识别不合规样本中的有效性。这些结果表明，SPE算法是一种可行的轻量级工具，适用于注册系统中的自动合规性检查。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于生物特征身份文件的自动质量控制、人脸识别系统的预处理、以及其他需要评估肩部姿态的场景。通过自动评估肩部姿态，可以提高生物特征识别的准确性和效率，降低人工审核成本，并提升用户体验。未来，该方法可以扩展到其他身体部位的姿态评估，实现更全面的生物特征质量控制。

📄 摘要（原文）

International standards for biometric identity documents mandate strict compliance with pose requirements, including the square presentation of a subject's shoulders. However, the literature on automated quality assessment offers few quantitative methods for evaluating this specific attribute. This paper proposes a Shoulder Presentation Evaluation (SPE) algorithm to address this gap. The method quantifies shoulder yaw and roll using only the 3D coordinates of two shoulder landmarks provided by common pose estimation frameworks. The algorithm was evaluated on a dataset of 121 portrait images. The resulting SPE scores demonstrated a strong Pearson correlation (r approx. 0.80) with human-assigned labels. An analysis of the metric's filtering performance, using an adapted Error-versus-Discard methodology, confirmed its utility in identifying non-compliant samples. The proposed algorithm is a viable lightweight tool for automated compliance checking in enrolment systems.