論文の概要: A Survey of Face Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13038v1
• Date: Mon, 26 Dec 2022 08:36:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 14:41:58.427897
• Title: A Survey of Face Recognition
• Title（参考訳）: 顔の認識に関する調査
• Authors: Xinyi Wang, Jianteng Peng, Sufang Zhang, Bihui Chen, Yi Wang, Yandong Guo
• Abstract要約: 本稿では,その歴史,パイプライン,従来の手動設計機能やディープラーニングに基づくアルゴリズム,主流トレーニング,評価,データセット,関連するアプリケーションなど,顔認識について紹介する。 我々は、できるだけ多くの最先端の作業を分析し比較し、またバックボーンサイズとデータ分布の影響を調べるために、実験セットを慎重に設計した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.621380529149693
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent years witnessed the breakthrough of face recognition with deep convolutional neural networks. Dozens of papers in the field of FR are published every year. Some of them were applied in the industrial community and played an important role in human life such as device unlock, mobile payment, and so on. This paper provides an introduction to face recognition, including its history, pipeline, algorithms based on conventional manually designed features or deep learning, mainstream training, evaluation datasets, and related applications. We have analyzed and compared state-of-the-art works as many as possible, and also carefully designed a set of experiments to find the effect of backbone size and data distribution. This survey is a material of the tutorial named The Practical Face Recognition Technology in the Industrial World in the FG2023.
• Abstract（参考訳）: 近年、深層畳み込みニューラルネットワークによる顔認識のブレークスルーが見られた。 FR分野の多くの論文が毎年発行されている。 そのいくつかは産業社会に応用され、デバイスアンロックやモバイル支払いなど、人間の生活において重要な役割を果たした。 本稿では,その歴史,パイプライン,従来の手動設計機能やディープラーニングに基づくアルゴリズム,主流トレーニング,評価データセット,関連するアプリケーションなど,顔認識について紹介する。 我々は、できるだけ多くの最先端の作業を分析し比較し、バックボーンサイズとデータ分布の影響を調べるための実験セットを慎重に設計した。 本調査は,fg2023の産業分野における実用的顔認識技術(practical face recognition technology)というチュートリアルの教材である。

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