論文の概要: Optimization-Based Improvement of Face Image Quality Assessment
Techniques
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.14856v1
- Date: Wed, 24 May 2023 08:06:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-25 18:20:54.554508
- Title: Optimization-Based Improvement of Face Image Quality Assessment
Techniques
- Title（参考訳）: 顔画像品質評価手法の最適化による改善
- Authors: \v{Z}iga Babnik, Naser Damer, Vitomir \v{S}truc
- Abstract要約: 顔画像品質評価(FIQA)技術は、認識プロセスに役立つ入力顔画像からサンプル品質情報を推測しようとする。
本稿では,既存のFIQA技術の性能向上を目的とした品質ラベル最適化手法を提案する。
提案手法を6つの最先端FIQA手法による包括的実験で評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.831942593046074
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Contemporary face recognition (FR) models achieve near-ideal recognition
performance in constrained settings, yet do not fully translate the performance
to unconstrained (realworld) scenarios. To help improve the performance and
stability of FR systems in such unconstrained settings, face image quality
assessment (FIQA) techniques try to infer sample-quality information from the
input face images that can aid with the recognition process. While existing
FIQA techniques are able to efficiently capture the differences between high
and low quality images, they typically cannot fully distinguish between images
of similar quality, leading to lower performance in many scenarios. To address
this issue, we present in this paper a supervised quality-label optimization
approach, aimed at improving the performance of existing FIQA techniques. The
developed optimization procedure infuses additional information (computed with
a selected FR model) into the initial quality scores generated with a given
FIQA technique to produce better estimates of the "actual" image quality. We
evaluate the proposed approach in comprehensive experiments with six
state-of-the-art FIQA approaches (CR-FIQA, FaceQAN, SER-FIQ, PCNet, MagFace,
SDD-FIQA) on five commonly used benchmarks (LFW, CFPFP, CPLFW, CALFW, XQLFW)
using three targeted FR models (ArcFace, ElasticFace, CurricularFace) with
highly encouraging results.
- Abstract（参考訳）: 現代の顔認識(fr)モデルは、制約された設定で理想に近い認識性能を達成するが、制約のない(現実の)シナリオに完全には変換しない。
このような制約のない環境でのFRシステムの性能と安定性を向上させるため、FIQA(face Image Quality Assessment)技術は、認識プロセスに役立つ入力顔画像からサンプル品質情報を推測しようとする。
既存のfiqa技術は、高品質画像と低品質画像の違いを効率的に捉えることができるが、それらは通常、同じ品質の画像と完全に区別できないため、多くのシナリオでパフォーマンスが低下する。
この問題に対処するため,本稿では,既存のfiqa技術の性能向上を目的とした品質ラベル最適化手法を提案する。
改良された最適化手法は、与えられたFIQA技術で生成された初期品質スコアに追加情報(選択されたFRモデルで計算)を注入し、「実際の」画像品質のより良い推定値を生成する。
提案手法は,6種類の最先端FIQAアプローチ (CR-FIQA, FaceQAN, SER-FIQ, PCNet, MagFace, SDD-FIQA) を,3つのターゲットFRモデル (ArcFace, ElasticFace, CurricularFace) を用いて,一般に使用されているベンチマーク (LFW, CFPFP, CPLFW, CALFW, XQLFW) で評価した。
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