論文の概要: Confidence-Calibrated Face and Kinship Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13905v1
• Date: Tue, 25 Oct 2022 10:43:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-26 15:06:14.302480
• Title: Confidence-Calibrated Face and Kinship Verification
• Title（参考訳）: 信頼度調整顔と近親相姦検証
• Authors: Min Xu, Ximiao Zhang and Xiuzhuang Zhou
• Abstract要約: 顔と血縁の検証のための新しい信頼性尺度を導入する。 角スケーリングキャリブレーション(ASC)と呼ばれる信頼性校正手法を提案する。 ASCは実装が容易で、既存の顔および血縁検証モデルに直接適用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.885409970856806
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we investigate the problem of predictive confidence in face and kinship verification. Most existing face and kinship verification methods focus on accuracy performance while ignoring confidence estimation for their prediction results. However, confidence estimation is essential for modeling reliability in such high-risk tasks. To address this issue, we first introduce a novel yet simple confidence measure for face and kinship verification, which allows the verification models to transform the similarity score into a confidence score for a given face pair. We further propose a confidence-calibrated approach called angular scaling calibration (ASC). ASC is easy to implement and can be directly applied to existing face and kinship verification models without model modifications, yielding accuracy-preserving and confidence-calibrated probabilistic verification models. To the best of our knowledge, our approach is the first general confidence-calibrated solution to face and kinship verification in a modern context. We conduct extensive experiments on four widely used face and kinship verification datasets, and the results demonstrate the effectiveness of our approach.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,顔と親族関係の検証における予測信頼性の問題について検討する。 既存の顔と血縁の検証手法の多くは、予測結果の信頼度を無視しながら精度に重点を置いている。 しかし,このようなリスクの高いタスクにおける信頼性のモデル化には信頼度推定が不可欠である。 この問題に対処するため,我々はまず,類似度スコアを与えられた顔ペアの信頼度スコアに変換することを可能にする,顔と近親関係の検証のための,単純で新しい信頼度尺度を導入する。 さらに,アンギュラスケーリングキャリブレーション (ASC) と呼ばれる信頼性校正手法を提案する。 ASCは実装が容易で、モデル修正なしに既存の顔および血縁検証モデルに直接適用でき、精度保存および信頼性校正確率検証モデルが得られる。 我々の知識を最大限に活用するために、我々のアプローチは、現代の文脈における対面と親族関係の検証に対する、最初の一般的な信頼度校正ソリューションである。 4つの顔と血縁の検証データセットについて広範な実験を行い,本手法の有効性を実証した。

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