論文の概要: A Masked Face Classification Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13061v1
• Date: Wed, 23 Nov 2022 15:57:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 15:33:34.973655
• Title: A Masked Face Classification Benchmark
• Title（参考訳）: マスク付き顔分類ベンチマーク
• Authors: Federico Cunico, Andrea Toaiari and Marco Cristani
• Abstract要約: Small Face MASK (SF-MASK) は、多種多様な異種データセットからエクスポートされた20kの低解像度画像からなるコレクションである。 特に、非常に高いカメラで撮影された顔は、顔の特徴が強く歪んでいるように見えるが、欠落している。 1701枚の画像の小さなサブサンプルには、ひどく摩耗したフェイスマスクが含まれており、マルチクラスの分類に挑戦している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.199382835973642
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a novel image dataset focused on tiny faces wearing face masks for mask classification purposes, dubbed Small Face MASK (SF-MASK), composed of a collection made from 20k low-resolution images exported from diverse and heterogeneous datasets, ranging from 7 x 7 to 64 x 64 pixel resolution. An accurate visualization of this collection, through counting grids, made it possible to highlight gaps in the variety of poses assumed by the heads of the pedestrians. In particular, faces filmed by very high cameras, in which the facial features appear strongly skewed, are absent. To address this structural deficiency, we produced a set of synthetic images which resulted in a satisfactory covering of the intra-class variance. Furthermore, a small subsample of 1701 images contains badly worn face masks, opening to multi-class classification challenges. Experiments on SF-MASK focus on face mask classification using several classifiers. Results show that the richness of SF-MASK (real + synthetic images) leads all of the tested classifiers to perform better than exploiting comparative face mask datasets, on a fixed 1077 images testing set. Dataset and evaluation code are publicly available here: https://github.com/HumaticsLAB/sf-mask
• Abstract（参考訳）: マスク分類のためにマスクを被った小さな顔に焦点をあてた新しい画像データセットである small face mask (sf-mask) を提案する。これは7 x 7から64 x 64ピクセルの解像度まで、多種多様なデータセットからエクスポートされた20kの低解像度画像から成る。 このコレクションの正確な視覚化は、グリッドを数えることで、歩行者の頭部が想定するさまざまなポーズのギャップを強調することができる。 特に、非常に高いカメラで撮影された顔は、顔の特徴が強く歪んでいるように見える。 この構造的欠陥に対処するため,我々は一連の合成画像を作成し,クラス内分散を良好にカバーした。 さらに1701枚の小さなサブサンプルには、摩耗の悪いフェイスマスクが含まれており、多種分類の課題に直面している。 SF-MASKの実験は、複数の分類器を用いたマスク分類に焦点を当てている。 その結果,SF-MASK(実画像+合成画像)の豊かさは,テスト対象の分類器を,固定された1077枚の画像検定セット上で比較マスクデータセットの活用よりも優れていることがわかった。 データセットと評価コードはここで公開されている。 https://github.com/humaticslab/sf-mask

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