論文の概要: M^2 Deep-ID: A Novel Model for Multi-View Face Identification Using Convolutional Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.07871v1
• Date: Wed, 22 Jan 2020 04:13:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 18:41:09.424875
• Title: M^2 Deep-ID: A Novel Model for Multi-View Face Identification Using Convolutional Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: M^2 Deep-ID:畳み込みニューラルネットワークを用いた多視点顔識別の新しいモデル
• Authors: Sara Shahsavarani, Morteza Analoui and Reza Shoja Ghiass
• Abstract要約: 本稿では,この課題に対処する多視点深層顔認識(MVDFR)システムを提案する。 この文脈では、異なる視点下で各被験者の複数の2次元画像が提案したディープニューラルネットワークに入力される。 その結果,提案手法の精度は99.8%,最先端手法の精度は97%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite significant advances in Deep Face Recognition (DFR) systems, introducing new DFRs under specific constraints such as varying pose still remains a big challenge. Most particularly, due to the 3D nature of a human head, facial appearance of the same subject introduces a high intra-class variability when projected to the camera image plane. In this paper, we propose a new multi-view Deep Face Recognition (MVDFR) system to address the mentioned challenge. In this context, multiple 2D images of each subject under different views are fed into the proposed deep neural network with a unique design to re-express the facial features in a single and more compact face descriptor, which in turn, produces a more informative and abstract way for face identification using convolutional neural networks. To extend the functionality of our proposed system to multi-view facial images, the golden standard Deep-ID model is modified in our proposed model. The experimental results indicate that our proposed method yields a 99.8% accuracy, while the state-of-the-art method achieves a 97% accuracy. We also gathered the Iran University of Science and Technology (IUST) face database with 6552 images of 504 subjects to accomplish our experiments.
• Abstract（参考訳）: ディープ顔認識(DFR)システムの大幅な進歩にもかかわらず、様々なポーズのような特定の制約の下で新しいDFRを導入することは依然として大きな課題である。 特に、人間の頭部の3d特性により、同じ被写体の顔の外観は、カメラ画像平面に投影された際に高いクラス内変動性をもたらす。 本稿では,上記の課題に対処するために,多視点深層顔認識(mvdfr)システムを提案する。 この文脈では、異なる視点下で各被験者の複数の2D画像が、単一のよりコンパクトな顔ディスクリプタで顔の特徴を再表現するユニークな設計で提案されたディープニューラルネットワークに入力され、畳み込みニューラルネットワークを用いたより情報的で抽象的な顔識別方法が生成される。 提案方式の機能を多視点顔画像に拡張するため,本モデルでは黄金標準のディープIDモデルを修正した。 実験の結果,提案手法は99.8%,最先端手法は97%の精度が得られることがわかった。 また,504名の被験者の6552枚の画像を用いて,イラン科学技術大学(iust)の顔データベースを収集し,実験を行った。

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