論文の概要: Low-Resolution Face Recognition In Resource-Constrained Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.11674v1
• Date: Mon, 23 Nov 2020 19:14:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-22 02:39:07.864070
• Title: Low-Resolution Face Recognition In Resource-Constrained Environments
• Title（参考訳）: 資源制約環境における低解像度顔認識
• Authors: Mozhdeh Rouhsedaghat and Yifan Wang and Shuowen Hu and Suya You and C.-C. Jay Kuo
• Abstract要約: 本研究では,非パラメトリック低解像度顔認識モデルを提案する。 少数のラベル付きデータサンプルで、トレーニングの複雑さが低く、低解像度の入力イメージでトレーニングすることができる。 提案モデルの有効性は,LFWとCMU Multi-PIEデータセットの実験によって実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.13093606945265
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A non-parametric low-resolution face recognition model for resource-constrained environments with limited networking and computing is proposed in this work. Such environments often demand a small model capable of being effectively trained on a small number of labeled data samples, with low training complexity, and low-resolution input images. To address these challenges, we adopt an emerging explainable machine learning methodology called successive subspace learning (SSL).SSL offers an explainable non-parametric model that flexibly trades the model size for verification performance. Its training complexity is significantly lower since its model is trained in a one-pass feedforward manner without backpropagation. Furthermore, active learning can be conveniently incorporated to reduce the labeling cost. The effectiveness of the proposed model is demonstrated by experiments on the LFW and the CMU Multi-PIE datasets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ネットワークとコンピューティングに制限のある資源制約環境における非パラメトリック低解像度顔認識モデルを提案する。 このような環境は、少ないトレーニング複雑さと低解像度の入力画像で、少数のラベル付きデータサンプルで効果的にトレーニングできる小さなモデルを要求することが多い。 これらの課題に対処するために、逐次サブスペース学習(SSL)と呼ばれる、新たな説明可能な機械学習手法を採用する。 SSLは、検証パフォーマンスのためにモデルサイズを柔軟に交換する、説明可能な非パラメトリックモデルを提供する。 モデルがバックプロパゲーションなしで1パスフィードフォワードでトレーニングされるため、トレーニングの複雑さは大幅に低下する。 さらに、ラベリングコストを低減するために、能動的学習を便利に組み込むことができる。 提案モデルの有効性はLFWとCMU Multi-PIEデータセットの実験によって実証された。

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