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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13905v5
• Date: Fri, 29 Sep 2023 12:37:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-02 10:24:43.638198
• 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: 検証モデルにより、類似度スコアを任意の顔対に対する信頼スコアに変換することができる効果的な信頼度尺度を導入する。 また,実装が容易で,既存の検証モデルにも容易に適用可能な,信頼性校正アプローチであるAngular Scaling(ASC)を提案する。 我々の知識を最大限に活用するために、我々の研究は、現代の顔と親族関係の検証タスクに対する、初めての包括的信頼度校正ソリューションを提示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.570969129199467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we investigate the problem of prediction 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 and trustworthiness in such high-risk tasks. To address this, we introduce an effective confidence measure that allows verification models to convert a similarity score into a confidence score for any given face pair. We further propose a confidence-calibrated approach, termed Angular Scaling Calibration (ASC). ASC is easy to implement and can be readily applied to existing verification models without model modifications, yielding accuracy-preserving and confidence-calibrated probabilistic verification models. In addition, we introduce the uncertainty in the calibrated confidence to boost the reliability and trustworthiness of the verification models in the presence of noisy data. To the best of our knowledge, our work presents the first comprehensive confidence-calibrated solution for modern face and kinship verification tasks. We conduct extensive experiments on four widely used face and kinship verification datasets, and the results demonstrate the effectiveness of our proposed approach. Code and models are available at https://github.com/cnulab/ASC.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,顔と血縁の検証における予測信頼度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,高リスクタスクにおける信頼性と信頼性のモデリングには信頼性推定が不可欠である。 そこで本研究では,任意の顔対に対して類似度スコアを信頼度スコアに変換するための効果的な信頼度尺度を提案する。 さらに,Angular Scaling Calibration (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、モデルの修正なしに既存の検証モデルに容易に適用でき、精度保存と信頼性校正の確率的検証モデルが得られる。 さらに, 校正信頼度の不確実性を導入し, 雑音データの存在下での検証モデルの信頼性と信頼性を高める。 我々の知識を最大限に活用するために、我々の研究は、現代の顔と親族関係の検証タスクに対する、初めての包括的信頼度補正ソリューションを提示した。 筆者らは4つの顔・血縁検証データセットについて広範な実験を行い,提案手法の有効性を実証した。 コードとモデルはhttps://github.com/cnulab/ascで入手できる。

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