論文の概要: OCFR 2022: Competition on Occluded Face Recognition From Synthetically
Generated Structure-Aware Occlusions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.02760v1
- Date: Thu, 4 Aug 2022 16:39:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-05 12:23:07.759681
- Title: OCFR 2022: Competition on Occluded Face Recognition From Synthetically
Generated Structure-Aware Occlusions
- Title（参考訳）: ocfr 2022: 合成した構造認識オクルージョンによるオクルード顔認識の競争
- Authors: Pedro C. Neto, Fadi Boutros, Joao Ribeiro Pinto, Naser Damer, Ana F.
Sequeira, Jaime S. Cardoso, Messaoud Bengherabi, Abderaouf Bousnat, Sana
Boucheta, Nesrine Hebbadj, Bahia Yahya-Zoubir, Mustafa Ekrem Erak{\i}n,
U\u{g}ur Demir, Haz{\i}m Kemal Ekenel, Pedro Beber de Queiroz Vidal, David
Menotti
- Abstract要約: IJCB-OCFR-2022(IJCB-OCFR-2022)は、生体認証に関する国際合同会議(IJCB 2022)によって採択された。
このコンペティションは、厳しい顔のオクルージョンの存在下での顔認識の課題に対処するために開催された。
この競合の主な成果は、明確に定義された評価プロトコルを備えた、挑戦的で、現実的で、多様で、公開されていない顔認識ベンチマークである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.360543538677916
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This work summarizes the IJCB Occluded Face Recognition Competition 2022
(IJCB-OCFR-2022) embraced by the 2022 International Joint Conference on
Biometrics (IJCB 2022). OCFR-2022 attracted a total of 3 participating teams,
from academia. Eventually, six valid submissions were submitted and then
evaluated by the organizers. The competition was held to address the challenge
of face recognition in the presence of severe face occlusions. The participants
were free to use any training data and the testing data was built by the
organisers by synthetically occluding parts of the face images using a
well-known dataset. The submitted solutions presented innovations and performed
very competitively with the considered baseline. A major output of this
competition is a challenging, realistic, and diverse, and publicly available
occluded face recognition benchmark with well defined evaluation protocols.
- Abstract（参考訳）: IJCB-OCFR-2022(IJCB-OCFR-2022)は、生体認証に関する国際合同会議(IJCB 2022)によって採択された。
OCFR-2022は、学界から合計3つの参加チームを集めた。
最終的に6つの有効な提案が提出され、その後、主催者によって評価された。
競技会は、厳しい顔の閉塞の存在下での顔認識の課題に対処するために開催された。
参加者はどのようなトレーニングデータも自由に使用でき、テストデータはよく知られたデータセットを使用して顔画像の一部を合成的にオクルーディングすることで、主催者によって構築された。
提案されたソリューションはイノベーションを示し、検討されたベースラインと非常に競争的に機能した。
この競争の主な成果は、十分に定義された評価プロトコルを備えた、挑戦的で、現実的で、多様で、一般公開された顔認識ベンチマークである。
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