論文の概要: Incremental Learning from Low-labelled Stream Data in Open-Set Video Face Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09571v1
• Date: Thu, 17 Dec 2020 13:28:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-05-02 07:24:07.023847
• Title: Incremental Learning from Low-labelled Stream Data in Open-Set Video Face Recognition
• Title（参考訳）: オープンセット映像認識における低遅延ストリームデータからのインクリメンタル学習
• Authors: Eric Lopez-Lopez, Carlos V. Regueiro, Xose M. Pardo
• Abstract要約: 本稿では,深層機能エンコーダとSVMのオープンセット動的アンサンブルを組み合わせた新しいインクリメンタル学習手法を提案する。 本手法は,教師なしの操作データを用いて認識性を向上させる。 結果は、非適応状態の方法に対する最大15%のF1スコア増加の利点を示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Deep Learning approaches have brought solutions, with impressive performance, to general classification problems where wealthy of annotated data are provided for training. In contrast, less progress has been made in continual learning of a set of non-stationary classes, mainly when applied to unsupervised problems with streaming data. Here, we propose a novel incremental learning approach which combines a deep features encoder with an Open-Set Dynamic Ensembles of SVM, to tackle the problem of identifying individuals of interest (IoI) from streaming face data. From a simple weak classifier trained on a few video-frames, our method can use unsupervised operational data to enhance recognition. Our approach adapts to new patterns avoiding catastrophic forgetting and partially heals itself from miss-adaptation. Besides, to better comply with real world conditions, the system was designed to operate in an open-set setting. Results show a benefit of up to 15% F1-score increase respect to non-adaptive state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングアプローチは、豊富な注釈付きデータがトレーニングのために提供される一般的な分類問題に対して、優れたパフォーマンスを備えたソリューションをもたらした。 対照的に、ストリーミングデータの教師なし問題に主に適用した場合に、非定常クラスを連続的に学習する際の進歩は少ない。 本稿では,深層機能エンコーダとSVMのオープンセット動的アンサンブルを組み合わせた新たなインクリメンタル学習手法を提案する。 いくつかのビデオフレームで訓練された単純な弱い分類器から、教師なし操作データを用いて認識を向上させることができる。 我々のアプローチは、破滅的な忘れを回避し、ミス適応から部分的に修復する新しいパターンに適応する。 さらに、現実世界の条件に適合するように、システムはオープンセットで運用するように設計された。 その結果、非適応的な最先端手法に対するF1スコアの最大15%向上効果が示された。

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