論文の概要: MaskMTL: Attribute prediction in masked facial images with deep multitask learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03002v1
• Date: Sun, 9 Jan 2022 13:03:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-11 16:03:20.013221
• Title: MaskMTL: Attribute prediction in masked facial images with deep multitask learning
• Title（参考訳）: MaskMTL:深層マルチタスク学習によるマスク付き顔画像の属性予測
• Authors: Prerana Mukherjee, Vinay Kaushik, Ronak Gupta, Ritika Jha, Daneshwari Kankanwadi, and Brejesh Lall
• Abstract要約: 本稿では,マスク付き顔画像から多種多様な特徴を共同で推定する深層マルチタスク学習(MTL)手法を提案する。 個人用電子機器への身元確認やセキュアなログインを利用するスマートアクセス制御ゲートは、生体認証特性として顔を利用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.91045425400833
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Predicting attributes in the landmark free facial images is itself a challenging task which gets further complicated when the face gets occluded due to the usage of masks. Smart access control gates which utilize identity verification or the secure login to personal electronic gadgets may utilize face as a biometric trait. Particularly, the Covid-19 pandemic increasingly validates the essentiality of hygienic and contactless identity verification. In such cases, the usage of masks become more inevitable and performing attribute prediction helps in segregating the target vulnerable groups from community spread or ensuring social distancing for them in a collaborative environment. We create a masked face dataset by efficiently overlaying masks of different shape, size and textures to effectively model variability generated by wearing mask. This paper presents a deep Multi-Task Learning (MTL) approach to jointly estimate various heterogeneous attributes from a single masked facial image. Experimental results on benchmark face attribute UTKFace dataset demonstrate that the proposed approach supersedes in performance to other competing techniques.
• Abstract（参考訳）: 目印の自由な顔画像の属性を予測することは、マスクの使用によって顔が目立たなくなるとさらに複雑になる課題である。 身元確認や個人情報へのセキュアなログインを利用するスマートアクセス制御ゲートは、生体認証特性として顔を利用することができる。 特に、Covid-19パンデミックは、衛生的および接触のない身元確認の重要性をますます証明している。 このような場合、マスクの使用はより避けられないものとなり、属性予測は、コミュニティの広がりからターゲットの脆弱なグループを分離したり、共同環境での社会的距離を確保するのに役立つ。 マスクの形状,大きさ,テクスチャの異なるマスクを効率的にオーバーレイすることで,マスクの装着による変動を効果的にモデル化する。 本稿では,マスク付き顔画像から多種多様な属性を同時推定する深層マルチタスク学習(MTL)手法を提案する。 ベンチマーク顔属性UTKFaceデータセットの実験結果から,提案手法が他の競合技術に取って代わることを示す。

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