論文の概要: Face Detection in Extreme Conditions: A Machine-learning Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.06220v1
- Date: Mon, 17 Jan 2022 05:23:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-21 07:19:42.819859
- Title: Face Detection in Extreme Conditions: A Machine-learning Approach
- Title(参考訳): 極端条件における顔検出:機械学習によるアプローチ
- Authors: Sameer Aqib Hashmi, Dr. Mahdy Rahman Chowdhury
- Abstract要約: 近年の研究では、様々なガジェットやパターンの識別において、戦略の深層学習知識が優れたパフォーマンスを得ることができることが示されている。
本稿では,それらの相互関係を利用して性能を向上する,深層キャスケード型マルチベンチャーフレームワークを提案する。
特に、私のフレームワークは、顔とランドマークの領域を粗い方法で予測する、慎重に設計された深層畳み込みネットワークの3層からなるカスケード形状を採用しています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Face detection in unrestricted conditions has been a trouble for years due to
various expressions, brightness, and coloration fringing. Recent studies show
that deep learning knowledge of strategies can acquire spectacular performance
inside the identification of different gadgets and patterns. This face
detection in unconstrained surroundings is difficult due to various poses,
illuminations, and occlusions. Figuring out someone with a picture has been
popularized through the mass media. However, it's miles less sturdy to
fingerprint or retina scanning. The latest research shows that deep mastering
techniques can gain mind-blowing performance on those two responsibilities. In
this paper, I recommend a deep cascaded multi-venture framework that exploits
the inherent correlation among them to boost up their performance. In
particular, my framework adopts a cascaded shape with 3 layers of cautiously
designed deep convolutional networks that expect face and landmark region in a
coarse-to-fine way. Besides, within the gaining knowledge of the procedure, I
propose a new online tough sample mining method that can enhance the
performance robotically without manual pattern choice.
- Abstract(参考訳): 非制限条件下での顔検出は、様々な表現、明るさ、色付けのフリングのため、長年にわたって問題となっている。
近年の研究では、様々なガジェットやパターンの識別において、戦略の深層学習知識が優れたパフォーマンスを得ることができることが示されている。
非拘束環境における顔検出は, 様々なポーズ, 照度, 咬合などにより困難である。
写真を持った人物を見つけることは、メディアを通じて普及している。
しかし、指紋スキャンや網膜スキャンほど頑丈ではありません。
最新の研究では、ディープマスター技術がこれら2つの責務に対して、思いがけないパフォーマンスを得られることが示されています。
本稿では,それらの相互関係を利用して性能を向上する,深層カスケード型マルチベンチャーフレームワークを提案する。
特に、私のフレームワークでは、3つの層を慎重に設計した深い畳み込みネットワークでカスケードされた形状を採用しています。
また,手作業によるパターン選択を伴わずにロボットによる性能向上が可能な,オンラインのタフサンプルマイニング手法を提案する。
関連論文リスト
- Semantics-Oriented Multitask Learning for DeepFake Detection: A Joint Embedding Approach [77.65459419417533]
本稿ではセマンティクス指向のDeepFake検出タスクをサポートするための自動データセット拡張手法を提案する。
また,顔画像とそれに対応するラベルを併用して予測を行う。
提案手法は,DeepFake検出の一般化性を向上し,人間の理解可能な説明を提供することで,ある程度のモデル解釈を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-29T07:11:50Z) - DeepFidelity: Perceptual Forgery Fidelity Assessment for Deepfake
Detection [67.3143177137102]
ディープフェイク検出(Deepfake detection)とは、画像やビデオにおいて、人工的に生成された顔や編集された顔を検出すること。
本稿では,実顔と偽顔とを適応的に識別するDeepFidelityという新しいDeepfake検出フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-07T07:19:45Z) - COMICS: End-to-end Bi-grained Contrastive Learning for Multi-face Forgery Detection [56.7599217711363]
顔偽造認識法は一度に1つの顔しか処理できない。
ほとんどの顔偽造認識法は一度に1つの顔しか処理できない。
マルチフェイスフォージェリ検出のためのエンドツーエンドフレームワークであるCOMICSを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-03T03:37:13Z) - Building an Invisible Shield for Your Portrait against Deepfakes [34.65356811439098]
本稿では,画像のプロアクティブな保護を目的とした新しいフレームワーク,Integity Encryptorを提案する。
提案手法では,重要な顔属性と密接な関係を持つメッセージを,秘密に符号化する。
修正された顔属性は、デコードされたメッセージの比較を通じて、操作された画像を検出する手段として機能する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-22T10:01:28Z) - Eight Years of Face Recognition Research: Reproducibility, Achievements
and Open Issues [6.608320705848282]
過去30年間に多くの異なる顔認識アルゴリズムが提案されてきた。
2015年からは、最先端の顔認識がディープラーニングモデルに根ざしている。
この研究は、2014年に開発され、2016年に出版されたこれまでの研究のフォローアップであり、顔認識アルゴリズムに対する様々な顔の側面の影響を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-08T10:40:29Z) - Restricted Black-box Adversarial Attack Against DeepFake Face Swapping [70.82017781235535]
本稿では,顔画像偽造モデルに対する問い合わせを一切必要としない現実的な敵攻撃を提案する。
本手法は,顔の再構成を行う代用モデルに基づいて構築され,置換モデルから非アクセス可能なブラックボックスDeepFakeモデルへの逆例を直接転送する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-26T14:36:06Z) - A new face swap method for image and video domains: a technical report [60.47144478048589]
FaceShifterアーキテクチャに基づいた新しいフェイススワップパイプラインを導入する。
新しいアイロス機能、超解像ブロック、ガウスベースのフェイスマスク生成は、品質改善につながる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-07T10:15:50Z) - Detect and Locate: A Face Anti-Manipulation Approach with Semantic and
Noise-level Supervision [67.73180660609844]
本稿では,画像中の偽造顔を効率的に検出する,概念的にシンプルだが効果的な方法を提案する。
提案手法は,画像に関する意味の高い意味情報を提供するセグメンテーションマップに依存する。
提案モデルでは,最先端検出精度と顕著なローカライゼーション性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-13T02:59:31Z) - Going Deeper Into Face Detection: A Survey [30.711114908611563]
顔検出は、多くの顔認識および顔分析システムの重要な第一歩です。
2012年、ディープニューラルネットワークを用いた画像分類における画期的な取り組みにより、顔検出のパラダイムは大きく変化した。
本研究では,最も代表的な深層学習に基づく顔検出手法について詳細に概説する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-27T20:18:00Z) - Deep Face Forgery Detection [6.230751621285322]
本稿では,様々なタンパシナリオに対するアプローチについて述べる。
本稿では,顔認識タスクからの伝達学習を用いて触覚検出を改善することを提案する。
パブリックなFaceForensicsベンチマークで両方のアプローチを評価し,その精度を向上した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-06T11:13:04Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。