論文の概要: MFR 2021: Masked Face Recognition Competition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15288v1
• Date: Tue, 29 Jun 2021 11:59:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-30 15:25:42.553025
• Title: MFR 2021: Masked Face Recognition Competition
• Title（参考訳）: MFR 2021:マスク付き顔認識コンペティション
• Authors: Fadi Boutros, Naser Damer, Jan Niklas Kolf, Kiran Raja, Florian Kirchbuchner, Raghavendra Ramachandra, Arjan Kuijper, Pengcheng Fang, Chao Zhang, Fei Wang, David Montero, Naiara Aginako, Basilio Sierra, Marcos Nieto, Mustafa Ekrem Erakin, Ugur Demir, Hazim Kemal, Ekenel, Asaki Kataoka, Kohei Ichikawa, Shizuma Kubo, Jie Zhang, Mingjie He, Dan Han, Shiguang Shan, Klemen Grm, Vitomir \v{S}truc, Sachith Seneviratne, Nuran Kasthuriarachchi, Sanka Rasnayaka, Pedro C. Neto, Ana F. Sequeira, Joao Ribeiro Pinto, Mohsen Saffari, and Jaime S. Cardoso
• Abstract要約: 参加チームは10チームが参加し、応募は有効だった。 これらのチームの提携は多様であり、9カ国のアカデミアや産業と結びついている。 このコンペティションは、マスクされた顔の顔認識精度を高めるためのソリューションの動機付けを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.60381669339876
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a summary of the Masked Face Recognition Competitions (MFR) held within the 2021 International Joint Conference on Biometrics (IJCB 2021). The competition attracted a total of 10 participating teams with valid submissions. The affiliations of these teams are diverse and associated with academia and industry in nine different countries. These teams successfully submitted 18 valid solutions. The competition is designed to motivate solutions aiming at enhancing the face recognition accuracy of masked faces. Moreover, the competition considered the deployability of the proposed solutions by taking the compactness of the face recognition models into account. A private dataset representing a collaborative, multi-session, real masked, capture scenario is used to evaluate the submitted solutions. In comparison to one of the top-performing academic face recognition solutions, 10 out of the 18 submitted solutions did score higher masked face verification accuracy.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,2021年の国際生体認証合同会議(ijcb 2021)において,マスク付き顔認識コンペティション(mfr)について概説する。 参加チームは10チームが参加し、応募は有効だった。 これらのチームの提携は多様であり、9カ国のアカデミアや産業と結びついている。 これらのチームは18の有効な解決策を提出した。 このコンペティションは、マスクされた顔の顔認識精度を高めるソリューションの動機付けを目的としている。 さらに,顔認識モデルのコンパクト性を考慮し,提案手法の展開可能性を検討した。 提案ソリューションを評価するために、コラボレーティブでマルチセッション、リアルマスク、キャプチャシナリオを表すプライベートデータセットが使用される。 トップパフォーマンスのアカデミック顔認識ソリューションの1つと比較すると、提出された18のソリューションのうち10つは、マスク付き顔認証の精度が高かった。

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