論文の概要: Learning Representations for Masked Facial Recovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14110v1
• Date: Wed, 28 Dec 2022 22:22:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-02 16:31:46.151526
• Title: Learning Representations for Masked Facial Recovery
• Title（参考訳）: 仮面回復のための学習表現
• Authors: Zaigham Randhawa, Shivang Patel, Donald Adjeroh, Gianfranco Doretto
• Abstract要約: 近年のパンデミックは 公共の場で 防護マスクを着用している人が 劇的に増えています この問題に対処する1つの方法は、前処理のステップとして、フェイスリカバリメソッドに戻ることです。 マスクを被った同一人物の画像から顔画像の復元に特有な方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.124282476398843
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The pandemic of these very recent years has led to a dramatic increase in people wearing protective masks in public venues. This poses obvious challenges to the pervasive use of face recognition technology that now is suffering a decline in performance. One way to address the problem is to revert to face recovery methods as a preprocessing step. Current approaches to face reconstruction and manipulation leverage the ability to model the face manifold, but tend to be generic. We introduce a method that is specific for the recovery of the face image from an image of the same individual wearing a mask. We do so by designing a specialized GAN inversion method, based on an appropriate set of losses for learning an unmasking encoder. With extensive experiments, we show that the approach is effective at unmasking face images. In addition, we also show that the identity information is preserved sufficiently well to improve face verification performance based on several face recognition benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 近年のパンデミックにより、公共の場で保護マスクを着用している人が劇的に増加した。 このことは、現在パフォーマンスの低下に苦しんでいる顔認識技術の普及に明らかな課題をもたらしている。 この問題に対処する1つの方法は、前処理ステップとしてフェイスリカバリメソッドに戻ることである。 顔再構成と操作への現在のアプローチは、顔多様体をモデル化する能力を活用するが、汎用的である傾向にある。 マスクを着用した同一人物の画像から顔画像の復元に特有な手法を提案する。 我々は, アンマスクエンコーダの学習に最適な損失セットに基づいて, 特殊なGAN逆変換法を設計する。 広範囲な実験により,このアプローチが顔画像のアンマフティングに有効であることを示す。 さらに,複数の顔認証ベンチマークデータセットに基づく顔認証性能を向上させるために,識別情報が十分に保存されていることも示す。

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