論文の概要: Is Gender "In-the-Wild" Inference Really a Solved Problem?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.05794v1
• Date: Wed, 12 May 2021 17:05:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-13 12:20:30.816250
• Title: Is Gender "In-the-Wild" Inference Really a Solved Problem?
• Title（参考訳）: 性別推論は本当に解決された問題なのか?
• Authors: Tiago Roxo and Hugo Proen\c{c}a
• Abstract要約: 画像(解像度、輝度、ボケ)と主題に基づく特徴に関する推論の実現可能性に関する広範な分析を報告する。 3つの最先端データセットを用いて、特徴分析と性別推定精度を相関させる。 顔に基づく性別推定を分析し,そのポーズ効果を評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Soft biometrics analysis is seen as an important research topic, given its relevance to various applications. However, even though it is frequently seen as a solved task, it can still be very hard to perform in wild conditions, under varying image conditions, uncooperative poses, and occlusions. Considering the gender trait as our topic of study, we report an extensive analysis of the feasibility of its inference regarding image (resolution, luminosity, and blurriness) and subject-based features (face and body keypoints confidence). Using three state-of-the-art datasets (PETA, PA-100K, RAP) and five Person Attribute Recognition models, we correlate feature analysis with gender inference accuracy using the Shapley value, enabling us to perceive the importance of each image/subject-based feature. Furthermore, we analyze face-based gender inference and assess the pose effect on it. Our results suggest that: 1) image-based features are more influential for low-quality data; 2) an increase in image quality translates into higher subject-based feature importance; 3) face-based gender inference accuracy correlates with image quality increase; and 4) subjects' frontal pose promotes an implicit attention towards the face. The reported results are seen as a basis for subsequent developments of inference approaches in uncontrolled outdoor environments, which typically correspond to visual surveillance conditions.
• Abstract（参考訳）: ソフトバイオメトリックス分析は、様々な応用との関連性を考えると、重要な研究テーマと見なされている。 しかし、しばしば解決された課題と見なされるが、様々な画像条件、非協調的なポーズ、オクルージョンの下では、野生環境での実行は非常に困難である。 本研究は,性別特性を対象とし,画像(解像度,明度,ぼやけ)と主観的特徴(顔と身体のキーポイントの信頼度)に関する推論の可能性について広範な分析を行った。 3つの最先端データセット(PETA,PA-100K,RAP)と5つの個人属性認識モデルを用いて,特徴分析と性別推定の精度をShapley値を用いて相関させ,各画像・オブジェクトベース特徴の重要性を認識できるようにする。 さらに、顔に基づく性別推定を分析し、そのポーズ効果を評価する。 その結果,1) 画像の特徴が低品質データに影響を及ぼすこと,2) 画像品質の上昇が主観的特徴の重要度に変換されること,3) 顔による性別推定精度が画像品質の上昇と相関すること,4) 被験者の正面ポーズが顔に対する暗黙の注意を促すことが示唆された。 報告された結果は、通常は視覚的監視条件に対応する、制御されていない屋外環境における推論アプローチのその後の発展の基盤とみなす。

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