論文の概要: Heterogeneous Face Recognition Using Domain Invariant Units

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14343v1
• Date: Mon, 22 Apr 2024 16:58:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 13:17:55.174934
• Title: Heterogeneous Face Recognition Using Domain Invariant Units
• Title（参考訳）: ドメイン不変単位を用いた不均一顔認証
• Authors: Anjith George, Sebastien Marcel,
• Abstract要約: 教師ネットワークとして事前訓練された顔認識モデルを用いてドメイン不変ネットワーク層(DIU)を学習する。 提案したDIUは、対照的な蒸留フレームワークを用いて、限られた量のペアトレーニングデータでも効果的に訓練することができる。 提案手法は、事前訓練されたモデルを強化する可能性があり、より広い範囲のデータに適応できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.910937238451485
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Heterogeneous Face Recognition (HFR) aims to expand the applicability of Face Recognition (FR) systems to challenging scenarios, enabling the matching of face images across different domains, such as matching thermal images to visible spectra. However, the development of HFR systems is challenging because of the significant domain gap between modalities and the lack of availability of large-scale paired multi-channel data. In this work, we leverage a pretrained face recognition model as a teacher network to learn domaininvariant network layers called Domain-Invariant Units (DIU) to reduce the domain gap. The proposed DIU can be trained effectively even with a limited amount of paired training data, in a contrastive distillation framework. This proposed approach has the potential to enhance pretrained models, making them more adaptable to a wider range of variations in data. We extensively evaluate our approach on multiple challenging benchmarks, demonstrating superior performance compared to state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: Heterogeneous Face Recognition (HFR) は、顔認識(FR)システムの適用性を挑戦シナリオに拡張することを目的としており、熱画像と可視スペクトルとのマッチングなど、さまざまな領域にわたる顔画像のマッチングを可能にする。 しかし、HFRシステムの開発は、モダリティと大規模ペアリングマルチチャネルデータの可用性の欠如の間に大きなドメインギャップがあるため、困難である。 本研究では,教師ネットワークとして事前訓練された顔認識モデルを用いて,ドメイン不変ユニット(Domain-Invariant Units,DIU)と呼ばれるドメイン不変ネットワーク層を学習し,ドメインギャップを低減する。 提案したDIUは、対照的な蒸留フレームワークを用いて、限られた量のペアトレーニングデータでも効果的に訓練することができる。 提案手法は、事前訓練されたモデルを強化する可能性があり、より広い範囲のデータに適応できる。 我々は、複数の挑戦的ベンチマークに対する我々のアプローチを広く評価し、最先端の手法と比較して優れた性能を示した。

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