論文の概要: Enhancing Kinship Verification through Multiscale Retinex and Combined Deep-Shallow features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03562v1
• Date: Wed, 6 Dec 2023 15:52:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-07 14:20:44.215319
• Title: Enhancing Kinship Verification through Multiscale Retinex and Combined Deep-Shallow features
• Title（参考訳）: マルチスケールレチネックスと複合ディープシャロー特徴による関係検証の強化
• Authors: El Ouanas Belabbaci, Mohammed Khammari, Ammar Chouchane, Mohcene Bessaoudi, Abdelmalik Ouamane, Yassine Himeur, Shadi Atalla and Wathiq Mansoor
• Abstract要約: 本研究では,Multiscale Retinex (MSR) という,画像品質を向上しコントラストを増大させる前処理手法を統合する。 深い特徴抽出のために、畳み込みニューラルネットワークで事前訓練されたVGG16モデルの長所に目を向ける。 本手法のロバスト性および有効性は、3つの厳密な親和性データセットの綿密な実験により検証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.829220962949294
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The challenge of kinship verification from facial images represents a cutting-edge and formidable frontier in the realms of pattern recognition and computer vision. This area of study holds a myriad of potential applications, spanning from image annotation and forensic analysis to social media research. Our research stands out by integrating a preprocessing method named Multiscale Retinex (MSR), which elevates image quality and amplifies contrast, ultimately bolstering the end results. Strategically, our methodology capitalizes on the harmonious blend of deep and shallow texture descriptors, merging them proficiently at the score level through the Logistic Regression (LR) method. To elucidate, we employ the Local Phase Quantization (LPQ) descriptor to extract shallow texture characteristics. For deep feature extraction, we turn to the prowess of the VGG16 model, which is pre-trained on a convolutional neural network (CNN). The robustness and efficacy of our method have been put to the test through meticulous experiments on three rigorous kinship datasets, namely: Cornell Kin Face, UB Kin Face, and TS Kin Face.
• Abstract（参考訳）: 顔画像からの親族関係検証の課題は、パターン認識とコンピュータビジョンの領域における最先端と強迫的なフロンティアを表している。 この研究分野は、画像の注釈や法医学的分析からソーシャルメディアの研究まで、無数の応用可能性を持っている。 我々の研究は、画像の品質を高めコントラストを増幅するMultiscale Retinex (MSR) という事前処理手法を統合することで、最終的に結果の裏付けとなる。 戦略的には, 深層と浅層テクスチャ記述子の調和度を活かし, ロジスティック回帰 (lr) 法を用いて, スコアレベルで巧みに融合する手法である。 そこで我々は, 局所位相量子化(LPQ)ディスクリプタを用いて, 浅いテクスチャ特性を抽出する。 深い特徴抽出のために、畳み込みニューラルネットワーク(cnn)上で事前学習されたvgg16モデルの確率に目を向ける。 本手法のロバスト性と有効性は,3つの厳密な親和性データセット(コーネルキンフェイス,UBキンフェイス,TSキンフェイス)の厳密な実験により検証された。

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