論文の概要: DiFace: Cross-Modal Face Recognition through Controlled Diffusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01367v1
- Date: Sun, 3 Dec 2023 12:28:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-05 17:29:46.991621
- Title: DiFace: Cross-Modal Face Recognition through Controlled Diffusion
- Title（参考訳）: diface: 拡散制御によるクロスモーダル顔認識
- Authors: Bowen Sun, Shibao Zheng
- Abstract要約: 拡散確率モデル(DPM)は、優れた品質とリアリズムの視覚メディアを生成するのに非常に優れた能力を示した。
制御可能な拡散プロセスを通じて,テキストによる顔認識を効果的に実現する解であるDiFaceを提案する。
われわれのアプローチは、私たちの知る限り、テキストと画像の顔認識において、初めて顕著な精度を実現している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8496256387884378
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Diffusion probabilistic models (DPMs) have exhibited exceptional proficiency
in generating visual media of outstanding quality and realism. Nonetheless,
their potential in non-generative domains, such as face recognition, has yet to
be thoroughly investigated. Meanwhile, despite the extensive development of
multi-modal face recognition methods, their emphasis has predominantly centered
on visual modalities. In this context, face recognition through textual
description presents a unique and promising solution that not only transcends
the limitations from application scenarios but also expands the potential for
research in the field of cross-modal face recognition. It is regrettable that
this avenue remains unexplored and underutilized, a consequence from the
challenges mainly associated with three aspects: 1) the intrinsic imprecision
of verbal descriptions; 2) the significant gaps between texts and images; and
3) the immense hurdle posed by insufficient databases.To tackle this problem,
we present DiFace, a solution that effectively achieves face recognition via
text through a controllable diffusion process, by establishing its theoretical
connection with probability transport. Our approach not only unleashes the
potential of DPMs across a broader spectrum of tasks but also achieves, to the
best of our knowledge, a significant accuracy in text-to-image face recognition
for the first time, as demonstrated by our experiments on verification and
identification.
- Abstract（参考訳）: 拡散確率モデル(DPM)は、優れた品質とリアリズムの視覚メディアを生成するのに非常に優れた能力を示した。
しかしながら、顔認識などの非生成領域におけるその可能性については、まだ十分に研究されていない。
一方で、マルチモーダル顔認識手法の広範な開発にもかかわらず、その重点は主に視覚モダリティに置かれている。
この文脈では、テキスト記述による顔認識は、アプリケーションシナリオから制限を超越するだけでなく、クロスモーダルな顔認識分野の研究の可能性を広げる、ユニークで有望なソリューションを提供する。
この道は、主に三つの側面にかかわる課題の結果、未調査で未利用のままであるというのは残念である。
1) 言語的記述の本質的不適合
2) テキストと画像の間に有意なギャップがあり,
3) データベース不足による膨大なハードルを克服するために, 確率伝達との理論的関係を確立することで, テキストによる顔認識を効果的に実現するソリューションである diface を提案する。
我々のアプローチは、幅広いタスクにまたがるdpmの可能性を解き放ち、我々の知識を最大限に活用するだけでなく、検証と識別の実験で示されるように、テキストから画像への顔認識において初めてかなりの精度を達成します。
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