論文の概要: An Efficient Method for Face Quality Assessment on the Edge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09505v1
• Date: Tue, 19 Jul 2022 18:29:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-21 13:15:01.107042
• Title: An Efficient Method for Face Quality Assessment on the Edge
• Title（参考訳）: エッジの面品質評価のための効率的手法
• Authors: Sefa Burak Okcu, Burak O\u{g}uz \"Ozkalayc{\i} and Cevahir \c{C}{\i}\u{g}la
• Abstract要約: エッジデバイスに対する実践的なアプローチは、認識への適合性に応じて、これらのアイデンティティの検出を優先すべきである。 顔のランドマーク検出ネットワークに1つの層を付加するだけで、顔の品質スコアの回帰が提案される。 追加のコストがほとんどないため、顔の品質スコアは、この単一の層をトレーニングすることで得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7188280334580197
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Face recognition applications in practice are composed of two main steps: face detection and feature extraction. In a sole vision-based solution, the first step generates multiple detection for a single identity by ingesting a camera stream. A practical approach on edge devices should prioritize these detection of identities according to their conformity to recognition. In this perspective, we propose a face quality score regression by just appending a single layer to a face landmark detection network. With almost no additional cost, face quality scores are obtained by training this single layer to regress recognition scores with surveillance like augmentations. We implemented the proposed approach on edge GPUs with all face detection pipeline steps, including detection, tracking, and alignment. Comprehensive experiments show the proposed approach's efficiency through comparison with SOTA face quality regression models on different data sets and real-life scenarios.
• Abstract（参考訳）: 顔認識アプリケーションは、顔検出と特徴抽出の2つの主要なステップで構成されている。 単独の視覚ベースのソリューションでは、第1ステップは、カメラストリームを取り込み、単一のアイデンティティの複数の検出を生成する。 エッジデバイスに対する実践的なアプローチは、認識への適合性に応じて、これらのアイデンティティの検出を優先すべきである。 そこで本研究では,顔ランドマーク検出ネットワークに単一層を追加するだけで,顔品質スコアの回帰を提案する。 追加のコストがほとんどないため、顔の品質スコアは、この単一の層をトレーニングすることで得られる。 提案手法をエッジgpuに実装し,検出,追跡,アライメントを含むすべての顔検出パイプラインステップを実装した。 総合的な実験では、異なるデータセットと実生活シナリオのSOTA顔品質回帰モデルとの比較により、提案手法の効率性を示す。

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