論文の概要: Indian Masked Faces in the Wild Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.09670v1
• Date: Thu, 17 Jun 2021 17:23:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-18 15:48:41.357060
• Title: Indian Masked Faces in the Wild Dataset
• Title（参考訳）: 野生のデータセットのインドのマスク付き顔
• Authors: Shiksha Mishra, Puspita Majumdar, Richa Singh, Mayank Vatsa
• Abstract要約: 本研究では,ポーズ,照明,解像度,被検者の着用するマスクの多様さを特徴とする,IMFWデータセットを新たに提案する。 また,提案したIMFWデータセットにおいて,既存の顔認識モデルの性能をベンチマークした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.79402670904338
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the COVID-19 pandemic, wearing face masks has become a mandate in public places worldwide. Face masks occlude a significant portion of the facial region. Additionally, people wear different types of masks, from simple ones to ones with graphics and prints. These pose new challenges to face recognition algorithms. Researchers have recently proposed a few masked face datasets for designing algorithms to overcome the challenges of masked face recognition. However, existing datasets lack the cultural diversity and collection in the unrestricted settings. Country like India with attire diversity, people are not limited to wearing traditional masks but also clothing like a thin cotton printed towel (locally called as ``gamcha''), ``stoles'', and ``handkerchiefs'' to cover their faces. In this paper, we present a novel \textbf{Indian Masked Faces in the Wild (IMFW)} dataset which contains images with variations in pose, illumination, resolution, and the variety of masks worn by the subjects. We have also benchmarked the performance of existing face recognition models on the proposed IMFW dataset. Experimental results demonstrate the limitations of existing algorithms in presence of diverse conditions.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスのパンデミックにより、世界中の公共の場所でマスクを着用することが義務化されている。 フェイスマスクは、顔領域の大部分を遮蔽する。 さらに、シンプルなものからグラフィックやプリントのあるものまで、さまざまなタイプのマスクを着用している。 これらは顔認識アルゴリズムに新たな課題をもたらす。 研究者らは最近、マスク付き顔認識の課題を克服するアルゴリズムを設計するためのマスク付き顔データセットをいくつか提案している。 しかし、既存のデータセットには、制限のない設定での文化的多様性と収集が欠けている。 インドのような服装の多様性のある国では、人々は伝統的なマスクを着用するだけでなく、薄い綿のタオル(地元では「ガムチャ」)や「ストゥール」、そして「ハンカチ」のような服装で顔を覆っている。 本稿では, 被験者が着用するマスクの種類, ポーズ, 照明, 解像度, および色彩のバリエーションの異なる画像を含む, 野生(imfw)データセットの, 新規な \textbf{indian masked faces in the wild (imfw) を提案する。 また,提案するimfwデータセット上での既存顔認識モデルの性能のベンチマークを行った。 実験により,様々な条件下での既存アルゴリズムの限界が示された。

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