論文の概要: QMagFace: Simple and Accurate Quality-Aware Face Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13475v1
- Date: Fri, 26 Nov 2021 12:44:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-11-29 15:28:55.912277
- Title: QMagFace: Simple and Accurate Quality-Aware Face Recognition
- Title（参考訳）: QMagFace: シンプルで正確な品質認識
- Authors: Philipp Terh\"orst, Malte Ihlefeld, Marco Huber, Naser Damer, Florian
Kirchbuchner, Kiran Raja, Arjan Kuijper
- Abstract要約: そこで本研究では,品質を考慮した比較スコアと,等級認識の角縁損失に基づく認識モデルを組み合わせた,簡便で効果的な顔認識ソリューション(QMagFace)を提案する。
提案手法は、制約のない状況下での認識性能を高めるために、比較過程におけるモデル固有の顔画像品質を含む。
いくつかの顔認識データベースとベンチマークで実施された実験は、導入された品質認識が認識性能を一貫した改善をもたらすことを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5284501467256515
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Face recognition systems have to deal with large variabilities (such as
different poses, illuminations, and expressions) that might lead to incorrect
matching decisions. These variabilities can be measured in terms of face image
quality which is defined over the utility of a sample for recognition. Previous
works on face recognition either do not employ this valuable information or
make use of non-inherently fit quality estimates. In this work, we propose a
simple and effective face recognition solution (QMagFace) that combines a
quality-aware comparison score with a recognition model based on a
magnitude-aware angular margin loss. The proposed approach includes
model-specific face image qualities in the comparison process to enhance the
recognition performance under unconstrained circumstances. Exploiting the
linearity between the qualities and their comparison scores induced by the
utilized loss, our quality-aware comparison function is simple and highly
generalizable. The experiments conducted on several face recognition databases
and benchmarks demonstrate that the introduced quality-awareness leads to
consistent improvements in the recognition performance. Moreover, the proposed
QMagFace approach performs especially well under challenging circumstances,
such as cross-pose, cross-age, or cross-quality. Consequently, it leads to
state-of-the-art performances on several face recognition benchmarks, such as
98.50% on AgeDB, 83.97% on XQLFQ, and 98.74% on CFP-FP. The code for QMagFace
is publicly available.
- Abstract（参考訳）: 顔認識システムは、不正確なマッチング決定につながる可能性のある大きな変動(ポーズ、照度、表現など)に対処する必要がある。
これらの変動は、認識のためのサンプルの有用性によって定義される顔画像品質の観点から測定することができる。
顔認識に関する以前の研究は、この貴重な情報を使用しないか、あるいは不連続に品質推定に適合しないかのどちらかである。
本研究では,クオリティ・アウェア比較スコアと,マグニチュード・アウェア角マージン損失に基づく認識モデルを組み合わせた,簡便で効果的な顔認識ソリューション(qmagface)を提案する。
提案手法は、制約のない状況下での認識性能を高めるために、比較過程におけるモデル固有の顔画像品質を含む。
使用損失による品質と比較スコアの線形性を利用すると,品質認識比較関数は単純かつ高一般化できる。
いくつかの顔認識データベースとベンチマークで実施された実験は、導入された品質認識が認識性能を一貫した改善をもたらすことを示した。
さらに,提案するqmagfaceアプローチは,クロスポーズやクロスエイジ,クロスクオリティといった困難な状況下では特に良好に機能する。
その結果、顔認識ベンチマークでは98.50%がageb、83.97%がxqlfq、98.74%がcfp-fpであった。
QMagFaceのコードは公開されている。
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