論文の概要: KeyPoint Relative Position Encoding for Face Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14852v1
• Date: Thu, 21 Mar 2024 21:56:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 19:06:46.517951
• Title: KeyPoint Relative Position Encoding for Face Recognition
• Title（参考訳）: 顔認識のためのキーポイント相対位置符号化
• Authors: Minchul Kim, Yiyang Su, Feng Liu, Anil Jain, Xiaoming Liu,
• Abstract要約: Keypoint RPE (KP-RPE) は、画素の重要度が近接によってのみ規定されない原理の拡張である。 コードと事前訓練されたモデルが利用可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.65725865703615
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we address the challenge of making ViT models more robust to unseen affine transformations. Such robustness becomes useful in various recognition tasks such as face recognition when image alignment failures occur. We propose a novel method called KP-RPE, which leverages key points (e.g.~facial landmarks) to make ViT more resilient to scale, translation, and pose variations. We begin with the observation that Relative Position Encoding (RPE) is a good way to bring affine transform generalization to ViTs. RPE, however, can only inject the model with prior knowledge that nearby pixels are more important than far pixels. Keypoint RPE (KP-RPE) is an extension of this principle, where the significance of pixels is not solely dictated by their proximity but also by their relative positions to specific keypoints within the image. By anchoring the significance of pixels around keypoints, the model can more effectively retain spatial relationships, even when those relationships are disrupted by affine transformations. We show the merit of KP-RPE in face and gait recognition. The experimental results demonstrate the effectiveness in improving face recognition performance from low-quality images, particularly where alignment is prone to failure. Code and pre-trained models are available.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ViTモデルをアフィン変換に対してより堅牢にすることの課題に対処する。 このような堅牢性は、画像アライメント障害が発生したときの顔認識などの様々な認識タスクで有用になる。 KP-RPEと呼ばれる新しい手法を提案し、キーポイント(例えば、顔のランドマーク)を活用して、ViTをスケール、翻訳、ポーズのバリエーションに対してより弾力性を持たせる。 まず、相対位置符号化(RPE)は、アフィン変換の一般化をViTにもたらす良い方法である、という観察から始める。 しかし、RPEは、近くのピクセルが遠方のピクセルよりも重要であるという事前の知識でしかモデルを注入できない。 キーポイントRPE(Keypoint RPE, KP-RPE)は、この原理を拡張したもので、画素の重要度は、その近接位置だけでなく、画像内の特定のキーポイントに対する相対位置によっても決定される。 キーポイント周辺における画素の意義を固定することにより、アフィン変換によってそれらの関係が破壊される場合でも、モデルがより効果的に空間的関係を維持することができる。 顔と歩行の認識におけるKP-RPEの有用性を示す。 実験により,低画質画像,特にアライメントが故障しやすい画像から顔の認識性能を向上させる効果が示された。 コードと事前訓練されたモデルが利用可能である。

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