論文の概要: On Improving the Generalization of Face Recognition in the Presence of Occlusions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.06787v1
• Date: Thu, 11 Jun 2020 20:17:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 14:17:23.960686
• Title: On Improving the Generalization of Face Recognition in the Presence of Occlusions
• Title（参考訳）: 咬合の有無による顔認識の一般化改善について
• Authors: Xiang Xu, Nikolaos Sarafianos, Ioannis A. Kakadiaris
• Abstract要約: Occlusion-aware face RecOgnition (OREO) アプローチは, 咬合の有無に関わらず, 識別的顔テンプレートを学習した。 OREOは、顔認識の一般化能力を1画像ベースで(10.17%)改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.299431908881425
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we address a key limitation of existing 2D face recognition methods: robustness to occlusions. To accomplish this task, we systematically analyzed the impact of facial attributes on the performance of a state-of-the-art face recognition method and through extensive experimentation, quantitatively analyzed the performance degradation under different types of occlusion. Our proposed Occlusion-aware face REcOgnition (OREO) approach learned discriminative facial templates despite the presence of such occlusions. First, an attention mechanism was proposed that extracted local identity-related region. The local features were then aggregated with the global representations to form a single template. Second, a simple, yet effective, training strategy was introduced to balance the non-occluded and occluded facial images. Extensive experiments demonstrated that OREO improved the generalization ability of face recognition under occlusions by (10.17%) in a single-image-based setting and outperformed the baseline by approximately (2%) in terms of rank-1 accuracy in an image-set-based scenario.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,既存の2次元顔認識手法の鍵となる限界について述べる。 この課題を達成するために,最先端顔認識法の性能に及ぼす顔特性の影響を体系的に解析し,様々な咬合形態における性能劣化を定量的に解析した。 提案するOcclusion-aware face REcOgnition (OREO) アプローチは, 咬合の有無に関わらず識別的顔テンプレートを学習した。 まず,局所的アイデンティティ関連領域を抽出した注意機構を提案する。 その後、ローカル機能はグローバル表現で集約され、単一のテンプレートを形成する。 第2に,非オクルード顔画像とオクルード顔画像のバランスをとるための,単純かつ効果的なトレーニング戦略が導入された。 広範な実験により、oreoはオクルージョン下の顔認識の一般化能力を単一画像ベースで(10.17%)向上させ、画像セットベースのシナリオでは約2%の精度でベースラインを上回った。

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