基于AdaFace-ViT的双检测器架构的质量自适应法医人脸识别技术，用于尸体身份鉴定

《Scientific Reports》：Quality-adaptive forensic face recognition using a dual-detector pipeline with AdaFace-ViT for postmortem identification

　　

摘要

在法医和人道主义领域中，识别死者身份一直是一项艰巨的任务，尤其是那些遭受过酷刑和创伤的受害者，因为其面部损伤严重、尸体已腐烂，且生前与死后的图像之间存在巨大差异。为解决这一问题，本文提出了一种用于精准进行死后面部识别的新型自动化框架。该框架采用双重面部检测策略并结合自动定位校正功能，在处理难度较高的死后图像时仍能实现95%的检测率，从而大幅减少人工干预的需求。在识别阶段，我们利用AdaFace-ViT的自适应能力来生成具有区分度的特征向量。通过对大量生前和死后面部图像的测试，该框架展现了出色的性能：其在前5名匹配准确率方面比FaceNet高出14.2%，准确度是传统CNN的10\(\times\)，错误率则低3\(\times\)。这些结果证明了该框架能够有效应对极端的面部损毁情况，有望用于构建可扩展、可靠的人道主义身份识别系统。