論文の概要: Towards End-to-End Neural Face Authentication in the Wild - Quantifying and Compensating for Directional Lighting Effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03854v1
• Date: Thu, 8 Apr 2021 15:58:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-09 16:37:29.030822
• Title: Towards End-to-End Neural Face Authentication in the Wild - Quantifying and Compensating for Directional Lighting Effects
• Title（参考訳）: 野生におけるエンドツーエンドのニューラルフェイス認証を目指して -指向性照明効果の定量化と補正-
• Authors: Viktor Varkarakis, Wang Yao, Peter Corcoran
• Abstract要約: 本研究では, 指向性照明がニューラルフェイス認識器に及ぼす影響について検討する。 トップ照明とそのバリエーションは、精度に最小限の効果を有することが判明し、ボトム左またはボトム右方向の照明が最も顕著な効果を有する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4493299476776778
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent availability of low-power neural accelerator hardware, combined with improvements in end-to-end neural facial recognition algorithms provides, enabling technology for on-device facial authentication. The present research work examines the effects of directional lighting on a State-of-Art(SoA) neural face recognizer. A synthetic re-lighting technique is used to augment data samples due to the lack of public data-sets with sufficient directional lighting variations. Top lighting and its variants (top-left, top-right) are found to have minimal effect on accuracy, while bottom-left or bottom-right directional lighting has the most pronounced effects. Following the fine-tuning of network weights, the face recognition model is shown to achieve close to the original Receiver Operating Characteristic curve (ROC)performance across all lighting conditions and demonstrates an ability to generalize beyond the lighting augmentations used in the fine-tuning data-set. This work shows that an SoA neural face recognition model can be tuned to compensate for directional lighting effects, removing the need for a pre-processing step before applying facial recognition.
• Abstract（参考訳）: 近年、低消費電力のニューラルアクセラレータハードウェアが利用可能となり、エンドツーエンドの顔認識アルゴリズムの改善が加わり、オンデバイス顔認識技術が実現された。 本研究では, 指向性照明がニューラルフェイス認識器(SoA)に及ぼす影響について検討する。 方向性の異なる公共データセットが不足しているため、データサンプルを増強するために合成再照明技術を用いる。 トップライティングとその変種(上左、上右)は精度にはほとんど影響を与えないが、下左または下右の方向ライティングは最も明瞭な効果を持つ。 ネットワーク重みの微調整に続いて、顔認識モデルは、全ての照明条件における元の受信者動作特性曲線(ROC)性能に近い性能を示し、微調整データセットで使用される照明拡張を超えて一般化する能力を示す。 この研究は、SoAニューラルフェイス認識モデルを調整して、指向性照明効果を補正できることを示し、顔認識を適用する前に前処理ステップを不要にする。

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