論文の概要: Child Face Age-Progression via Deep Feature Aging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08788v1
- Date: Tue, 17 Mar 2020 23:03:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-22 21:39:32.209262
- Title: Child Face Age-Progression via Deep Feature Aging
- Title（参考訳）: 深部特徴型老化による小児顔の発達促進
- Authors: Debayan Deb, Divyansh Aggarwal, Anil K. Jain
- Abstract要約: 本稿では,顔マーカによって出力される深層顔の特徴を経時変化させる機能老化モジュールを提案する。
提案手法は、ランク1の識別率95.91%で最先端の手法よりも優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.74474569938014
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Given a gallery of face images of missing children, state-of-the-art face
recognition systems fall short in identifying a child (probe) recovered at a
later age. We propose a feature aging module that can age-progress deep face
features output by a face matcher. In addition, the feature aging module guides
age-progression in the image space such that synthesized aged faces can be
utilized to enhance longitudinal face recognition performance of any face
matcher without requiring any explicit training. For time lapses larger than 10
years (the missing child is found after 10 or more years), the proposed
age-progression module improves the closed-set identification accuracy of
FaceNet from 16.53% to 21.44% and CosFace from 60.72% to 66.12% on a child
celebrity dataset, namely ITWCC. The proposed method also outperforms
state-of-the-art approaches with a rank-1 identification rate of 95.91%,
compared to 94.91%, on a public aging dataset, FG-NET, and 99.58%, compared to
99.50%, on CACD-VS. These results suggest that aging face features enhances the
ability to identify young children who are possible victims of child
trafficking or abduction.
- Abstract（参考訳）: 行方不明の子供の顔画像のギャラリーが与えられると、最先端の顔認識システムは、後年回復した子供(プロ)を識別するのに不足する。
顔マッチング装置によって出力される深部顔特徴を老化できる機能老化モジュールを提案する。
また、老化顔合成画像空間における老化促進をガイドし、明示的なトレーニングを必要とせず、任意の顔マッチング者の縦顔認識性能を向上させる。
10年以上の時間経過(行方不明児は10年以上後に見つかる)のため、提案された年齢差モジュールはFaceNetのクローズドセットの識別精度を16.53%から21.44%に改善し、CosFaceは60.72%から66.12%に改善した。
提案手法は,一般の高齢化データセットでは94.91%,fg-netでは99.58%,cacd-vsでは99.50%という,最先端のアプローチを95.91%のランク1識別率で上回っている。
これらの結果から,高齢化は,子どもの人身売買や誘拐の被害者となる可能性がある幼児を識別する能力を高めることが示唆された。
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