論文の概要: Vec2Face-v2: Unveil Human Faces from their Blackbox Features via
Attention-based Network in Face Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04920v1
- Date: Sun, 11 Sep 2022 19:14:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-13 13:20:33.560376
- Title: Vec2Face-v2: Unveil Human Faces from their Blackbox Features via
Attention-based Network in Face Recognition
- Title（参考訳）: vec2face-v2: 顔認識における注意に基づくネットワークによるブラックボックス機能から人間の顔を表示する
- Authors: Thanh-Dat Truong, Chi Nhan Duong, Ngan Le, Marios Savvides, Khoa Luu
- Abstract要約: 本研究では, 被験者の顔の特徴を抽出し, 被験者の表情を合成するための拡張フレームワーク (DAB-GAN) に, 意図に基づく客観的生成適応ネットワーク (Bijective Generative Adrial Networks) という新しい手法を導入する。
DAB-GAN法は、新しく定義されたBijective Metrics Learningアプローチによる、新しい注意に基づく生成構造を含む。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.93968047915278
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this work, we investigate the problem of face reconstruction given a
facial feature representation extracted from a blackbox face recognition
engine. Indeed, it is very challenging problem in practice due to the
limitations of abstracted information from the engine. We therefore introduce a
new method named Attention-based Bijective Generative Adversarial Networks in a
Distillation framework (DAB-GAN) to synthesize faces of a subject given his/her
extracted face recognition features. Given any unconstrained unseen facial
features of a subject, the DAB-GAN can reconstruct his/her faces in high
definition. The DAB-GAN method includes a novel attention-based generative
structure with the new defined Bijective Metrics Learning approach. The
framework starts by introducing a bijective metric so that the distance
measurement and metric learning process can be directly adopted in image domain
for an image reconstruction task. The information from the blackbox face
recognition engine will be optimally exploited using the global distillation
process. Then an attention-based generator is presented for a highly robust
generator to synthesize realistic faces with ID preservation. We have evaluated
our method on the challenging face recognition databases, i.e. CelebA, LFW,
AgeDB, CFP-FP, and consistently achieved the state-of-the-art results. The
advancement of DAB-GAN is also proven on both image realism and ID preservation
properties.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,ブラックボックス顔認識エンジンから抽出した顔特徴表現を与えられた顔再建の問題について検討する。
実際、エンジンから情報を抽象化する限界があるため、実際に非常に難しい問題である。
そこで本研究では, 蒸留フレームワーク (dab-gan) において, 被写体の顔合成のための注意型複射生成逆ネットワークという新しい手法を提案する。
DAB-GANは、被検者の目に見えない顔の特徴を考慮し、高い定義で顔を再構築することができる。
DAB-GAN法は、新しく定義されたBijective Metrics Learningアプローチによる、新しい注意に基づく生成構造を含む。
このフレームワークは、画像再構成タスクに距離計測とメトリック学習プロセスを直接画像領域に適用できるように、単射的メトリックを導入することから始まります。
blackboxの顔認識エンジンからの情報は、グローバル蒸留プロセスを用いて最適に活用される。
そして、注意に基づくジェネレータを高堅牢なジェネレータに提示し、現実的な顔をID保存で合成する。
我々は,CelebA,LFW, AgeDB, CFP-FPといった難易度の高い顔認識データベースについて評価を行い,その現状を継続的に達成した。
DAB-GANの進歩は、画像リアリズムとID保存特性の両方で証明されている。
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