論文の概要: A 3D model-based approach for fitting masks to faces in the wild
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00803v1
- Date: Mon, 1 Mar 2021 06:50:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-03 16:38:55.016468
- Title: A 3D model-based approach for fitting masks to faces in the wild
- Title（参考訳）: 野生の顔にマスクを装着する3dモデルに基づくアプローチ
- Authors: Je Hyeong Hong, Hanjo Kim, Minsoo Kim, Gi Pyo Nam, Junghyun Cho,
Hyeong-Seok Ko, Ig-Jae Kim
- Abstract要約: マスクされた顔に対する様々なポーズの顔画像を増やすために,WearMask3Dと呼ばれる3次元モデルに基づくアプローチを提案する。
提案手法は,まず入力画像に3D形態素モデルを適用し,マスク表面を顔モデルにオーバーレイし,各マスクテクスチャをワープし,最後に3Dマスクを2Dに投影することで進行する。
実験の結果,wearmask3dはよりリアルなマスク画像を生成することを示し,これらの画像を用いたトレーニングによりマスク顔の認識精度が向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.958467179573235
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Face recognition research now requires a large number of labelled masked face
images in the era of this unprecedented COVID-19 pandemic. Unfortunately, the
rapid spread of the virus has left us little time to prepare for such dataset
in the wild. To circumvent this issue, we present a 3D model-based approach
called WearMask3D for augmenting face images of various poses to the masked
face counterparts. Our method proceeds by first fitting a 3D morphable model on
the input image, second overlaying the mask surface onto the face model and
warping the respective mask texture, and last projecting the 3D mask back to
2D. The mask texture is adapted based on the brightness and resolution of the
input image. By working in 3D, our method can produce more natural masked faces
of diverse poses from a single mask texture. To compare precisely between
different augmentation approaches, we have constructed a dataset comprising
masked and unmasked faces with labels called MFW-mini. Experimental results
demonstrate WearMask3D, which will be made publicly available, produces more
realistic masked images, and utilizing these images for training leads to
improved recognition accuracy of masked faces compared to the state-of-the-art.
- Abstract（参考訳）: 顔認識の研究は、新型コロナウイルス(covid-19)のパンデミックの時代に大量のラベル付きマスク付き顔画像を必要としている。
残念ながら、ウイルスの急速な拡散は、そのようなデータセットを野生で準備する時間はほとんど残っていない。
この問題を回避するために,マスクされた顔に対して様々なポーズの顔画像を増やすために,WearMask3Dと呼ばれる3Dモデルを用いたアプローチを提案する。
提案手法は,まず入力画像に3D形態素モデルを適用し,マスク表面を顔モデルにオーバーレイし,各マスクテクスチャをワープし,最後に3Dマスクを2Dに投影することで進行する。
マスクテクスチャは、入力画像の明るさと解像度に基づいて調整されます。
3Dで作業することにより、単一のマスクテクスチャから多様なポーズのより自然なマスク面を作り出すことができます。
異なる拡張アプローチを正確に比較するため、マスク付き顔とマスクなし顔からなるデータセットをMFW-miniというラベルで構築した。
実験の結果,公開予定のwearmask3dは,よりリアルなマスク画像を生成するとともに,これらの画像を用いたトレーニングにより,最先端に比べてマスク顔の認識精度が向上することが示された。
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