論文の概要: LAFS: Landmark-based Facial Self-supervised Learning for Face Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08161v1
• Date: Wed, 13 Mar 2024 01:07:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 16:22:53.917809
• Title: LAFS: Landmark-based Facial Self-supervised Learning for Face Recognition
• Title（参考訳）: LAFS:ランドマークに基づく顔の自己教師型学習 認識
• Authors: Zhonglin Sun, Chen Feng, Ioannis Patras, Georgios Tzimiropoulos
• Abstract要約: 我々は、効果的な顔認識モデルの訓練に適応できる顔表現の学習に焦点をあてる。 本研究では,自己教師付き事前学習による未ラベル顔画像の学習戦略について検討する。 提案手法は,複数の顔認識ベンチマークにおける最先端技術よりも大幅に向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.4550614524874
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work we focus on learning facial representations that can be adapted to train effective face recognition models, particularly in the absence of labels. Firstly, compared with existing labelled face datasets, a vastly larger magnitude of unlabeled faces exists in the real world. We explore the learning strategy of these unlabeled facial images through self-supervised pretraining to transfer generalized face recognition performance. Moreover, motivated by one recent finding, that is, the face saliency area is critical for face recognition, in contrast to utilizing random cropped blocks of images for constructing augmentations in pretraining, we utilize patches localized by extracted facial landmarks. This enables our method - namely LAndmark-based Facial Self-supervised learning LAFS), to learn key representation that is more critical for face recognition. We also incorporate two landmark-specific augmentations which introduce more diversity of landmark information to further regularize the learning. With learned landmark-based facial representations, we further adapt the representation for face recognition with regularization mitigating variations in landmark positions. Our method achieves significant improvement over the state-of-the-art on multiple face recognition benchmarks, especially on more challenging few-shot scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,効果的な顔認識モデル,特にラベルの欠如に適応できる顔表現の学習に焦点をあてる。 第一に、既存のラベル付き顔データセットと比較すると、実際の世界では、ラベル付けされていない顔の規模が非常に大きい。 我々は、自己教師付き事前学習を通じて、これらのラベルのない顔画像の学習戦略を探求し、一般化された顔認識性能を伝達する。 さらに, 顔のサリエンシ領域は, 顔の認識に重要であり, 事前トレーニングにおいて, 画像のランダムなトリミングブロックを利用して, 顔のランドマークを抽出して局所化したパッチを利用する。 これにより、LAndmarkをベースとした顔自己教師学習(LAFS)が、顔認識においてより重要となるキー表現を学習することが可能になる。 また,2つの目印に特化して,より多様な目印情報を導入し,学習の規則化を図っている。 学習したランドマークに基づく顔表現により、ランドマーク位置の変動を緩和する正規化による顔認識のための表現をさらに適応する。 提案手法は,複数の顔認証ベンチマーク,特に難易度の高い撮影シナリオにおいて,最先端技術よりも大幅に向上する。

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