論文の概要: Tackling Face Verification Edge Cases: In-Depth Analysis and Human-Machine Fusion Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08134v1
• Date: Mon, 17 Apr 2023 10:29:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 15:46:31.748535
• Title: Tackling Face Verification Edge Cases: In-Depth Analysis and Human-Machine Fusion Approach
• Title（参考訳）: 顔認証エッジケースに取り組む - 奥行き解析とヒューマンマシン融合アプローチ-
• Authors: Martin Knoche and Gerhard Rigole
• Abstract要約: 本稿では,顔認証作業における機械と人間の操作者の組み合わせの効果について検討する。 本研究は,60名の被験者を対象に,人間によるタスクに関する調査を行い,広範囲な分析を行った。 我々は、マシンと人間の意思決定を組み合わせることで、最先端の顔認証システムの性能をさらに向上させることができることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nowadays, face recognition systems surpass human performance on several datasets. However, there are still edge cases that the machine can't correctly classify. This paper investigates the effect of a combination of machine and human operators in the face verification task. First, we look closer at the edge cases for several state-of-the-art models to discover common datasets' challenging settings. Then, we conduct a study with 60 participants on these selected tasks with humans and provide an extensive analysis. Finally, we demonstrate that combining machine and human decisions can further improve the performance of state-of-the-art face verification systems on various benchmark datasets. Code and data are publicly available on GitHub.
• Abstract（参考訳）: 現在、顔認識システムは複数のデータセットで人間のパフォーマンスを上回っている。 しかし、マシンが正しく分類できないエッジケースは依然として存在する。 本稿では,顔認証タスクにおける機械と操作者の組合せの効果について検討する。 まず、いくつかの最先端モデルのエッジケースに注目して、共通のデータセットの困難な設定を見つける。 次に,選択タスクの参加者60名を対象に,人間による調査を行い,詳細な分析を行った。 最後に、機械と人間の意思決定を組み合わせることで、様々なベンチマークデータセットにおける最先端の顔認証システムの性能をさらに向上できることを実証する。 コードとデータはgithubで公開されている。

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