論文の概要: Attention-guided Progressive Mapping for Profile Face Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14124v2
- Date: Tue, 29 Jun 2021 10:33:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-30 11:26:12.725221
- Title: Attention-guided Progressive Mapping for Profile Face Recognition
- Title（参考訳）: プロファイル認識のための注意誘導プログレッシブマッピング
- Authors: Junyang Huang and Changxing Ding
- Abstract要約: 顔認証のクロスポーズは依然として重要な課題である。
正面の顔の特徴空間にトラバースすることで、ポーズ・ロバストな特徴を学習することは、この問題を緩和するための効果的で安価な方法を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.792576041526289
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The past few years have witnessed great progress in the domain of face
recognition thanks to advances in deep learning. However, cross pose face
recognition remains a significant challenge. It is difficult for many deep
learning algorithms to narrow the performance gap caused by pose variations;
the main reasons for this relate to the intra-class discrepancy between face
images in different poses and the pose imbalances of training datasets.
Learning pose-robust features by traversing to the feature space of frontal
faces provides an effective and cheap way to alleviate this problem. In this
paper, we present a method for progressively transforming profile face
representations to the canonical pose with an attentive pair-wise loss.
Firstly, to reduce the difficulty of directly transforming the profile face
features into a frontal pose, we propose to learn the feature residual between
the source pose and its nearby pose in a block-byblock fashion, and thus
traversing to the feature space of a smaller pose by adding the learned
residual. Secondly, we propose an attentive pair-wise loss to guide the feature
transformation progressing in the most effective direction. Finally, our
proposed progressive module and attentive pair-wise loss are light-weight and
easy to implement, adding only about 7:5% extra parameters. Evaluations on the
CFP and CPLFW datasets demonstrate the superiority of our proposed method. Code
is available at https://github.com/hjy1312/AGPM.
- Abstract（参考訳）: 過去数年間、ディープラーニングの進歩により顔認識の分野で大きな進歩が見られた。
しかし、クロスポーズ顔認識は依然として大きな課題である。
多くのディープラーニングアルゴリズムでは、ポーズの変化によるパフォーマンスギャップを狭めることが困難であり、その主な理由は、異なるポーズにおける顔画像間のクラス内不一致と、トレーニングデータセットのポーズ不均衡である。
前面の特徴空間を横切ることでポーズ・ロバストな特徴を学習することは、この問題を緩和するための効果的で安価な方法を提供する。
本稿では,一対方向の注意損失を伴うプロファイル顔表現を正準ポーズに漸進的に変換する手法を提案する。
まず,プロファイルフェースを正面ポーズへ直接変換することの難しさを軽減するため,ブロック・バイ・ブロック方式でソースポーズとその近傍ポーズ間の特徴残差を学習し,学習残差を付加することにより,より小さなポーズの特徴空間に遷移することを提案する。
次に,最も効果的な方向に進展する特徴変換を導くために,対方向の注意的損失を提案する。
最後に、提案したプログレッシブモジュールと注意的ペアワイズ損失は軽量で実装が容易であり、約7:5%のパラメータしか追加しない。
CFPおよびCPLFWデータセットの評価は,提案手法の優位性を示す。
コードはhttps://github.com/hjy1312/AGPMで入手できる。
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