論文の概要: BioMetricNet: deep unconstrained face verification through learning of
metrics regularized onto Gaussian distributions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.06021v1
- Date: Thu, 13 Aug 2020 17:22:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-30 22:47:36.313345
- Title: BioMetricNet: deep unconstrained face verification through learning of
metrics regularized onto Gaussian distributions
- Title（参考訳）: BioMetricNet: ガウス分布に正規化されたメトリクスの学習による深層非拘束顔認証
- Authors: Arslan Ali, Matteo Testa, Tiziano Bianchi, Enrico Magli
- Abstract要約: 深層非拘束顔認証のための新しいフレームワークであるBioMetricNetを提案する。
提案手法では、顔の特徴について具体的な指標を課していない。
マッチングと非マッチングのペアを、明確に分離された、よく定義されたターゲット分布にマッピングする潜在表現を学習することで、決定空間を形成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.00475462213752
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present BioMetricNet: a novel framework for deep unconstrained face
verification which learns a regularized metric to compare facial features.
Differently from popular methods such as FaceNet, the proposed approach does
not impose any specific metric on facial features; instead, it shapes the
decision space by learning a latent representation in which matching and
non-matching pairs are mapped onto clearly separated and well-behaved target
distributions. In particular, the network jointly learns the best feature
representation, and the best metric that follows the target distributions, to
be used to discriminate face images. In this paper we present this general
framework, first of its kind for facial verification, and tailor it to Gaussian
distributions. This choice enables the use of a simple linear decision boundary
that can be tuned to achieve the desired trade-off between false alarm and
genuine acceptance rate, and leads to a loss function that can be written in
closed form. Extensive analysis and experimentation on publicly available
datasets such as Labeled Faces in the wild (LFW), Youtube faces (YTF),
Celebrities in Frontal-Profile in the Wild (CFP), and challenging datasets like
cross-age LFW (CALFW), cross-pose LFW (CPLFW), In-the-wild Age Dataset (AgeDB)
show a significant performance improvement and confirms the effectiveness and
superiority of BioMetricNet over existing state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: 我々は,顔の特徴を比較するための正規化メトリクスを学習する,深層非拘束顔認証のための新しいフレームワークであるBioMetricNetを提案する。
FaceNetのような一般的な手法とは異なり、提案手法は顔の特徴に特定の指標を課さない。代わりに、マッチングと非マッチングのペアが明確に分離され、良好な目標分布にマッピングされる潜在表現を学習することで、決定空間を形成する。
特に、ネットワークは、顔画像の識別に使用される最適な特徴表現と、対象の分布に従う最良の指標を共同で学習する。
本稿では、まず、顔認証のための一般的な枠組みを示し、それをガウス分布に合わせる。
この選択は、偽アラームと真の受容率の間の所望のトレードオフを達成するために調整できる単純な線形決定境界を使用することを可能にし、クローズド形式で書ける損失関数をもたらす。
野生のラベル付き顔(LFW)、Youtube Face(YTF)、Frontal-Profile in the Wild(CFP)、クロスエイジLFW(CALFW)、クロスフェイズLFW(CPLFW)、In-the-wild Age Dataset(AgeDB)といった公開データセットの大規模な分析と実験により、既存の最先端メソッドよりもBioMetricNetの有効性と優位性が確認されている。
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