論文の概要: When Age-Invariant Face Recognition Meets Face Age Synthesis: A Multi-Task Learning Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.01520v2
• Date: Wed, 3 Mar 2021 02:58:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-04 12:26:48.208444
• Title: When Age-Invariant Face Recognition Meets Face Age Synthesis: A Multi-Task Learning Framework
• Title（参考訳）: 年齢不変顔認識が顔年齢合成に会うとき:マルチタスク学習フレームワーク
• Authors: Zhizhong Huang, Junping Zhang, Hongming Shan
• Abstract要約: MTLFaceは、顔合成を楽しみながら、年齢不変のアイデンティティ関連表現を学習することができる。 グループレベルのfasを実現する従来のone-hotエンコーディングとは対照的に,アイデンティティレベルfasを実現するための新しいid条件モジュールを提案する。 5つのベンチマーククロスエイジデータセットに対する大規模な実験は、提案したMTLFaceの優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.579282497730944
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To minimize the effects of age variation in face recognition, previous work either extracts identity-related discriminative features by minimizing the correlation between identity- and age-related features, called age-invariant face recognition (AIFR), or removes age variation by transforming the faces of different age groups into the same age group, called face age synthesis (FAS); however, the former lacks visual results for model interpretation while the latter suffers from artifacts compromising downstream recognition. Therefore, this paper proposes a unified, multi-task framework to jointly handle these two tasks, termed MTLFace, which can learn age-invariant identity-related representation while achieving pleasing face synthesis. Specifically, we first decompose the mixed face feature into two uncorrelated components -- identity- and age-related feature -- through an attention mechanism, and then decorrelate these two components using multi-task training and continuous domain adaption. In contrast to the conventional one-hot encoding that achieves group-level FAS, we propose a novel identity conditional module to achieve identity-level FAS, with a weight-sharing strategy to improve the age smoothness of synthesized faces. In addition, we collect and release a large cross-age face dataset with age and gender annotations to advance the development of the AIFR and FAS. Extensive experiments on five benchmark cross-age datasets demonstrate the superior performance of our proposed MTLFace over existing state-of-the-art methods for AIFR and FAS. We further validate MTLFace on two popular general face recognition datasets, showing competitive performance for face recognition in the wild. The source code and dataset are available at~\url{https://github.com/Hzzone/MTLFace}.
• Abstract（参考訳）: To minimize the effects of age variation in face recognition, previous work either extracts identity-related discriminative features by minimizing the correlation between identity- and age-related features, called age-invariant face recognition (AIFR), or removes age variation by transforming the faces of different age groups into the same age group, called face age synthesis (FAS); however, the former lacks visual results for model interpretation while the latter suffers from artifacts compromising downstream recognition. そこで本稿では,MTLFaceと呼ばれる2つのタスクを協調的に処理する統合型マルチタスクフレームワークを提案する。 具体的には、顔の特徴を2つの非相関なコンポーネント(アイデンティティと年齢関連機能)に注意メカニズムで分解し、マルチタスクトレーニングと継続的ドメインアダプションを使用してこれらの2つのコンポーネントをデコレーションします。 グループレベルのfasを実現する従来のone-hotエンコーディングとは対照的に, 合成顔の年齢平滑性を改善するための重み共有戦略を用いて, アイデンティティレベルfasを実現する新しいアイデンティティ条件モジュールを提案する。 さらに、AIFRとFASの開発を進めるために、年齢と性別のアノテーションを備えた大規模なクロスエイジフェイスデータセットを収集し、リリースします。 5つのベンチマーククロスエイジデータセットに関する広範な実験は、既存のaifrとfasの最先端メソッドよりも優れたmtlfaceの性能を示している。 さらに、MTLFaceを2つの一般的な顔認識データセット上で検証し、野生における顔認識の競合性能を示す。 ソースコードとデータセットは~\url{https://github.com/Hzzone/MTLFace}で入手できる。

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