論文の概要: Active Face Frontalization using Commodity Unmanned Aerial Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08542v1
• Date: Wed, 17 Feb 2021 02:55:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-18 14:31:31.386770
• Title: Active Face Frontalization using Commodity Unmanned Aerial Vehicles
• Title（参考訳）: 商用無人航空機を用いた能動面前面化
• Authors: Nagashri Lakshminarayana, Yifang Liu, Karthik Dantu, Venu Govindaraju, Nils Napp
• Abstract要約: 本稿では,無人航空機(UAV)による高品質な顔画像収集システムについて述べる。 顔ベースの識別の成功は画質に大きく依存し、主な要因は正面の見方がどのようになっているかです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.99108375749512
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper describes a system by which Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) can gather high-quality face images that can be used in biometric identification tasks. Success in face-based identification depends in large part on the image quality, and a major factor is how frontal the view is. Face recognition software pipelines can improve identification rates by synthesizing frontal views from non-frontal views by a process call {\em frontalization}. Here we exploit the high mobility of UAVs to actively gather frontal images using components of a synthetic frontalization pipeline. We define a frontalization error and show that it can be used to guide an UAVs to capture frontal views. Further, we show that the resulting image stream improves matching quality of a typical face recognition similarity metric. The system is implemented using an off-the-shelf hardware and software components and can be easily transfered to any ROS enabled UAVs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,無人航空機(uavs)が生体認証タスクに使用できる高品質の顔画像の収集を行うシステムについて述べる。 顔ベースの識別の成功は画質に大きく依存し、主な要因は正面の見方がどのようになっているかです。 顔認識ソフトウェアパイプラインは、プロセスコール {\em Frontalization} によって、正面視から正面視を合成することにより、識別率を向上させることができる。 ここでは,uavの高機動性を利用して,合成フロントカライズパイプラインのコンポーネントを用いて,前面画像の積極的な収集を行う。 フロントライゼーションエラーを定義し、UAVを導くためにフロントライゼーションビューをキャプチャするために使用できることを示します。 さらに、得られた画像ストリームにより、典型的な顔認識類似度指標のマッチング品質が向上することを示す。 このシステムは市販のハードウェアとソフトウェアコンポーネントを使って実装されており、どのROS対応UAVにも容易に転送できる。

関連論文リスト

• OSDFace: One-Step Diffusion Model for Face Restoration [72.5045389847792]
  拡散モデルは、顔の修復において顕著な性能を示した。 顔復元のための新しいワンステップ拡散モデルOSDFaceを提案する。 その結果,OSDFaceは現状のSOTA(State-of-the-art)手法を視覚的品質と定量的指標の両方で上回っていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-26T07:07:48Z)
• ID-Guard: A Universal Framework for Combating Facial Manipulation via Breaking Identification [60.73617868629575]
  深層学習に基づく顔操作の誤用は、公民権に対する潜在的な脅威となる。 この不正行為を防ぐため、プロアクティブな防御技術が提案され、操作プロセスを妨害した。 我々は,ID-Guardと呼ばれる,顔操作と戦うための新しい普遍的枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-20T09:30:08Z)
• G2Face: High-Fidelity Reversible Face Anonymization via Generative and Geometric Priors [71.69161292330504]
  可逆顔匿名化(Reversible face anonymization)は、顔画像の繊細なアイデンティティ情報を、合成された代替品に置き換えようとしている。 本稿では,Gtextsuperscript2Faceを提案する。 提案手法は,高データの有効性を保ちながら,顔の匿名化と回復において既存の最先端技術よりも優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-18T12:36:47Z)
• TetraLoss: Improving the Robustness of Face Recognition against Morphing Attacks [7.092869001331781]
  顔認識システムは、高セキュリティアプリケーションに広くデプロイされている。 フェースモーフィングのようなデジタル操作は、顔認識システムにセキュリティ上の脅威をもたらす。 本稿では,ディープラーニングに基づく顔認識システムを,顔形態攻撃に対してより堅牢なものにするための新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-21T21:04:05Z)
• FACE-AUDITOR: Data Auditing in Facial Recognition Systems [24.082527732931677]
  顔画像を扱うスケーラビリティと能力のために、ショットベースの顔認識システムが注目されている。 顔画像の誤使用を防止するために、簡単なアプローチとして、生の顔画像を共有する前に修正する方法がある。 そこで本研究では,FACE-AUDITORの完全ツールキットを提案する。このツールキットは,少数ショットベースの顔認識モデルに問い合わせ,ユーザの顔画像のいずれかがモデルのトレーニングに使用されているかどうかを判断する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-05T23:03:54Z)
• Generalizable Person Re-Identification via Viewpoint Alignment and Fusion [74.30861504619851]
  本研究は,3次元高密度ポーズ推定モデルとテクスチャマッピングモジュールを用いて,歩行者画像を標準視像にマッピングすることを提案する。 テクスチャマッピングモジュールの不完全性のため、標準ビュー画像は、原画像から識別的な詳細手がかりを失う可能性がある。 提案手法は,各種評価設定における既存手法よりも優れた性能が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-05T16:24:09Z)
• Emotion Separation and Recognition from a Facial Expression by Generating the Poker Face with Vision Transformers [57.1091606948826]
  我々はこれらの課題に対処するため,ポーカー・フェイス・ビジョン・トランスフォーマー (PF-ViT) と呼ばれる新しいFERモデルを提案する。 PF-ViTは、対応するポーカーフェースを生成して、乱れを認識できない感情を静的な顔画像から分離し、認識することを目的としている。 PF-ViTはバニラビジョントランスフォーマーを使用し、そのコンポーネントは大規模な表情データセット上でMasked Autoencodeerとして事前トレーニングされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-22T13:39:06Z)
• DuetFace: Collaborative Privacy-Preserving Face Recognition via Channel Splitting in the Frequency Domain [23.4606547767188]
  DuetFaceは、周波数領域における協調推論を利用するプライバシー保護の顔認識手法である。 提案手法は、保護されていないArcFaceと同等の認識精度とコストを達成し、最先端のプライバシ保存手法より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-15T08:35:44Z)
• GMFIM: A Generative Mask-guided Facial Image Manipulation Model for Privacy Preservation [0.7734726150561088]
  入力顔画像に知覚不可能な編集を適用するために,GANをベースとしたマスク誘導顔画像マニピュレーションモデルを提案する。 我々のモデルは、最先端の手法と比較して、自動顔認識システムに対してより良い性能を実現することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-10T14:09:14Z)
• Face Anti-Spoofing Via Disentangled Representation Learning [90.90512800361742]
  顔認識システムのセキュリティには、顔の偽造が不可欠だ。 本稿では,画像から生意気な特徴やコンテンツの特徴を乱す顔のアンチ・スプーフィングの新たな視点を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-19T03:54:23Z)
• Multi-Metric Evaluation of Thermal-to-Visual Face Recognition [3.0255457622022486]
  我々は、機械学習を用いて、赤外線画像から視覚スペクトル面を合成する異種・横断的な顔認識の課題に対処することを目的とする。 我々は、顔画像合成にGAN(Geneversarative Adrial Networks)を使用する能力について検討し、これらの画像の性能を事前学習した畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて検討する。 CNNを用いて抽出した特徴を顔認証と検証に応用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-22T10:18:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。