論文の概要: Autoencoder Based Face Verification System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14301v2
• Date: Thu, 8 Feb 2024 02:09:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-09 18:34:16.278462
• Title: Autoencoder Based Face Verification System
• Title（参考訳）: オートエンコーダに基づく顔認証システム
• Authors: Enoch Solomon, Abraham Woubie and Eyael Solomon Emiru
• Abstract要約: この研究の主な目的は、ラベル付きデータへの依存を減らすことを目的とした代替アプローチを提案することである。 提案手法では,顔画像認識タスク内でのオートエンコーダの事前学習を2段階のプロセスで行う。 実験により、事前訓練されたオートエンコーダパラメータでディープニューラルネットワークを初期化することにより、最先端の手法に匹敵する結果が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: The primary objective of this work is to present an alternative approach aimed at reducing the dependency on labeled data. Our proposed method involves utilizing autoencoder pre-training within a face image recognition task with two step processes. Initially, an autoencoder is trained in an unsupervised manner using a substantial amount of unlabeled training dataset. Subsequently, a deep learning model is trained with initialized parameters from the pre-trained autoencoder. This deep learning training process is conducted in a supervised manner, employing relatively limited labeled training dataset. During evaluation phase, face image embeddings is generated as the output of deep neural network layer. Our training is executed on the CelebA dataset, while evaluation is performed using benchmark face recognition datasets such as Labeled Faces in the Wild (LFW) and YouTube Faces (YTF). Experimental results demonstrate that by initializing the deep neural network with pre-trained autoencoder parameters achieve comparable results to state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: この研究の主な目的は、ラベル付きデータへの依存性を減らすための代替アプローチを提供することである。 提案手法は,顔画像認識タスクにおけるオートエンコーダの事前学習を2ステッププロセスで行う。 当初、オートエンコーダは大量のラベルのないトレーニングデータセットを使用して教師なしの方法でトレーニングされる。 その後、事前訓練されたオートエンコーダから初期化パラメータでディープラーニングモデルを訓練する。 このディープラーニングトレーニングプロセスは、比較的限られたラベル付きトレーニングデータセットを用いて教師付き方法で実行される。 評価フェーズでは、ディープニューラルネットワーク層の出力として顔画像埋め込みを生成する。 トレーニングはCelebAデータセット上で行われ、評価はLFW(Labeled Faces in the Wild)やYTF(YouTube Faces)といったベンチマーク顔認識データセットを用いて行われる。 実験の結果、事前学習されたオートエンコーダパラメータでディープニューラルネットワークを初期化することで、最先端の手法に匹敵する結果が得られることがわかった。

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