論文の概要: Age-Invariant Face Embedding using the Wasserstein Distance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02745v1
- Date: Thu, 4 May 2023 11:33:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-05 15:51:19.733411
- Title: Age-Invariant Face Embedding using the Wasserstein Distance
- Title（参考訳）: Wasserstein 距離を用いた年齢不変顔埋め込み
- Authors: Eran Dahan and Yosi Keller
- Abstract要約: 同一人物の画像が有意な年齢差を示すデータセットにおける顔認証について検討した。
本稿では,マルチタスク学習とワッサーシュタイン距離判別器を用いて,年齢とアイデンティティの埋め込みをアンタングル化する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.508187462682308
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work, we study face verification in datasets where images of the same
individuals exhibit significant age differences. This poses a major challenge
for current face recognition and verification techniques. To address this
issue, we propose a novel approach that utilizes multitask learning and a
Wasserstein distance discriminator to disentangle age and identity embeddings
of facial images. Our approach employs multitask learning with a Wasserstein
distance discriminator that minimizes the mutual information between the age
and identity embeddings by minimizing the Jensen-Shannon divergence. This
improves the encoding of age and identity information in face images and
enhances the performance of face verification in age-variant datasets. We
evaluate the effectiveness of our approach using multiple age-variant face
datasets and demonstrate its superiority over state-of-the-art methods in terms
of face verification accuracy.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,同一人物の画像が有意な年齢差を示すデータセットにおける顔認証について検討する。
これは現在の顔認識と検証技術にとって大きな課題となる。
この問題に対処するために,マルチタスク学習とワッサースタイン距離判別器を用いて顔画像の年齢とアイデンティティの埋め込みを解消する手法を提案する。
本手法では,ジェンセン-シャノンの発散を最小化することにより,年齢とアイデンティティ埋め込みの相互情報を最小化するワッサーシュタイン距離判別器を用いたマルチタスク学習を用いる。
これにより、顔画像における年齢や身元情報のエンコーディングが向上し、年齢変動データセットにおける顔認証の性能が向上する。
複数の年齢変化顔データセットを用いてアプローチの有効性を評価し、顔認証精度の観点から最先端手法よりも優れていることを示す。
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