論文の概要: TransFace++: Rethinking the Face Recognition Paradigm with a Focus on Accuracy, Efficiency, and Security

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10133v2
• Date: Sat, 25 Oct 2025 03:27:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 19:54:32.19888
• Title: TransFace++: Rethinking the Face Recognition Paradigm with a Focus on Accuracy, Efficiency, and Security
• Title（参考訳）: TransFace++: 正確性、効率、セキュリティを重視した顔認識パラダイムの再考
• Authors: Jun Dan, Yang Liu, Baigui Sun, Jiankang Deng, Shan Luo,
• Abstract要約: 顔認識(FR)技術は、ディープラーニングの出現に大きく貢献している。 ほとんどの既存のFRモデルは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)上に構築されており、RGBの顔画像をモデルの入力として取り込んでいる。 本稿では,2つの新しいFRフレームワークであるTransFaceとTransFace++を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.24794071698785
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face Recognition (FR) technology has made significant strides with the emergence of deep learning. Typically, most existing FR models are built upon Convolutional Neural Networks (CNN) and take RGB face images as the model's input. In this work, we take a closer look at existing FR paradigms from high-efficiency, security, and precision perspectives, and identify the following three problems: (i) CNN frameworks are vulnerable in capturing global facial features and modeling the correlations between local facial features. (ii) Selecting RGB face images as the model's input greatly degrades the model's inference efficiency, increasing the extra computation costs. (iii) In the real-world FR system that operates on RGB face images, the integrity of user privacy may be compromised if hackers successfully penetrate and gain access to the input of this model. To solve these three issues, we propose two novel FR frameworks, i.e., TransFace and TransFace++, which successfully explore the feasibility of applying ViTs and image bytes to FR tasks, respectively. Experiments on popular face benchmarks demonstrate the superiority of our TransFace and TransFace++. Code is available at https://github.com/DanJun6737/TransFace_pp.
• Abstract（参考訳）: 顔認識(FR)技術は、ディープラーニングの出現に大きく貢献している。 通常、既存のFRモデルは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)上に構築され、RGBの顔画像をモデルの入力として取り込む。 本稿では、高効率、セキュリティ、高精度の観点から既存のFRパラダイムを詳しく調べ、以下の3つの問題を特定します。 (i)CNNフレームワークは、グローバルな顔の特徴を捉え、局所的な顔の特徴間の相関をモデル化するのに脆弱である。 (II)モデル入力によるRGB顔画像の選択は、モデルの推論効率を大幅に低下させ、余分な計算コストを増大させる。 3)RGBの顔画像を利用する現実世界のFRシステムでは,ハッカーが侵入してこのモデルの入力にアクセスできれば,ユーザプライバシの整合性が損なわれる可能性がある。 これら3つの問題を解決するために, FRタスクにViTと画像バイトを適用する可能性について, それぞれ検討した2つの新しいFRフレームワークであるTransFaceとTransFace++を提案する。 人気のある顔ベンチマークの実験は、TransFaceとTransFace++の優位性を実証している。 コードはhttps://github.com/DanJun6737/TransFace_pp.comから入手できる。

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