論文の概要: DeepFace-EMD: Re-ranking Using Patch-wise Earth Mover's Distance Improves Out-Of-Distribution Face Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.04016v1
• Date: Tue, 7 Dec 2021 22:04:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-10 01:47:09.761885
• Title: DeepFace-EMD: Re-ranking Using Patch-wise Earth Mover's Distance Improves Out-Of-Distribution Face Identification
• Title（参考訳）: deepface-emd:パッチワイズ・アース・ムーバー距離を用いた再ランキングによる分散的顔識別の改善
• Authors: Hai Phan, Anh Nguyen
• Abstract要約: 顔認証(FI)はユビキタスであり、法執行機関による多くの高い判断を導いている。 State-of-the-art FIアプローチは、イメージ埋め込み間のコサイン類似性を採って、2つの画像を比較する。 そこで本稿では, 画像パッチの深部空間的特徴に対するEarth Mover's Distanceを用いて, 2つの顔を比較した再分類手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.20353547123292
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Face identification (FI) is ubiquitous and drives many high-stake decisions made by law enforcement. State-of-the-art FI approaches compare two images by taking the cosine similarity between their image embeddings. Yet, such an approach suffers from poor out-of-distribution (OOD) generalization to new types of images (e.g., when a query face is masked, cropped, or rotated) not included in the training set or the gallery. Here, we propose a re-ranking approach that compares two faces using the Earth Mover's Distance on the deep, spatial features of image patches. Our extra comparison stage explicitly examines image similarity at a fine-grained level (e.g., eyes to eyes) and is more robust to OOD perturbations and occlusions than traditional FI. Interestingly, without finetuning feature extractors, our method consistently improves the accuracy on all tested OOD queries: masked, cropped, rotated, and adversarial while obtaining similar results on in-distribution images.
• Abstract（参考訳）: 顔認証(FI)はユビキタスであり、法執行機関による多くの高い判断を導いている。 State-of-the-art FIアプローチは、イメージ埋め込み間のコサイン類似性を採って、2つの画像を比較する。 しかし、このようなアプローチは、トレーニングセットやギャラリーに含まれない新しいタイプの画像(例えば、クエリフェイスがマスクされたり、カットされたり、回転したりする場合)に対する不適切な分散(ood)一般化に苦しむ。 そこで本稿では,画像パッチの深部空間的特徴について,Earth Mover's Distanceを用いて2つの顔を比較した。 比較段階は,細粒度の画像類似性(例えば目から目まで)を明示的に検討し,従来のfiよりもood摂動や咬合に頑健である。 興味深いことに,提案手法は機能抽出器を使わずに,マスク,トリミング,回転,逆方向のOODクエリの精度を常に向上し,分布内画像でも同様の結果が得られる。

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