論文の概要: Unmasking Face Embeddings by Self-restrained Triplet Loss for Accurate Masked Face Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.01716v1
• Date: Tue, 2 Mar 2021 13:43:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-03 16:25:32.201886
• Title: Unmasking Face Embeddings by Self-restrained Triplet Loss for Accurate Masked Face Recognition
• Title（参考訳）: 自己拘束型トリプルトロスによる顔認識のためのアンマスキングエンベディング
• Authors: Fadi Boutros, Naser Damer, Florian Kirchbuchner and Arjan Kuijper
• Abstract要約: マスク付き顔認識性能を改善するためのソリューションを提案する。 具体的には,既存の顔認識モデル上で動作させるEmbedding Unmasking Model (EUM)を提案する。 また、EUMが同一アイデンティティのマスクされていない顔のこれらに類似した埋め込みを作成することを可能にする新しい損失関数、自己拘束トリプルト(SRT)を提案します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.865656740940772
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Using the face as a biometric identity trait is motivated by the contactless nature of the capture process and the high accuracy of the recognition algorithms. After the current COVID-19 pandemic, wearing a face mask has been imposed in public places to keep the pandemic under control. However, face occlusion due to wearing a mask presents an emerging challenge for face recognition systems. In this paper, we presented a solution to improve the masked face recognition performance. Specifically, we propose the Embedding Unmasking Model (EUM) operated on top of existing face recognition models. We also propose a novel loss function, the Self-restrained Triplet (SRT), which enabled the EUM to produce embeddings similar to these of unmasked faces of the same identities. The achieved evaluation results on two face recognition models and two real masked datasets proved that our proposed approach significantly improves the performance in most experimental settings.
• Abstract（参考訳）: 顔を生体認証特性として用いることは、捕捉過程の接触のない性質と認識アルゴリズムの高精度により動機付けられる。 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックの後、公衆の場でマスクを着用してパンデミックを管理することが課された。 しかし,マスク着用による顔隠蔽は,顔認識システムにとって新たな課題となる。 本稿では,マスク付き顔認識性能を改善するためのソリューションを提案する。 具体的には,既存の顔認識モデル上で動作させるEmbedding Unmasking Model (EUM)を提案する。 また、EUMが同一アイデンティティのマスクされていない顔のこれらに類似した埋め込みを作成することを可能にする新しい損失関数、自己拘束トリプルト(SRT)を提案します。 2つの顔認識モデルと2つの実マスキングデータセットによる評価結果から,提案手法がほとんどの実験環境における性能を著しく向上することを示した。

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