論文の概要: Understanding and Improving CNNs with Complex Structure Tensor: A Biometrics Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15608v1
• Date: Wed, 24 Apr 2024 02:51:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-25 14:43:50.833135
• Title: Understanding and Improving CNNs with Complex Structure Tensor: A Biometrics Study
• Title（参考訳）: 複雑な構造テンソルによるCNNの理解と改善:バイオメトリックスによる研究
• Authors: Kevin Hernandez-Diaz, Josef Bigun, Fernando Alonso-Fernandez,
• Abstract要約: 本研究では,コンパクトな配向特徴を持つ複合構造を用いることで,グレースケール入力のみを使用する場合と比較して,識別精度が向上することを示す。 このことは、哺乳類の視界で見られる戦略であるCNNにおける配向機能の事前利用が、それらの制限を緩和するだけでなく、その説明可能性や細い自転車との関連性を高めることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.03015281370405
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Our study provides evidence that CNNs struggle to effectively extract orientation features. We show that the use of Complex Structure Tensor, which contains compact orientation features with certainties, as input to CNNs consistently improves identification accuracy compared to using grayscale inputs alone. Experiments also demonstrated that our inputs, which were provided by mini complex conv-nets, combined with reduced CNN sizes, outperformed full-fledged, prevailing CNN architectures. This suggests that the upfront use of orientation features in CNNs, a strategy seen in mammalian vision, not only mitigates their limitations but also enhances their explainability and relevance to thin-clients. Experiments were done on publicly available data sets comprising periocular images for biometric identification and verification (Close and Open World) using 6 State of the Art CNN architectures. We reduced SOA Equal Error Rate (EER) on the PolyU dataset by 5-26% depending on data and scenario.
• Abstract（参考訳）: 我々の研究は、CNNが効果的な方向特徴抽出に苦慮している証拠を提供する。 CNNへの入力は、グレースケールの入力のみを使用する場合と比較して、識別精度を一貫して向上する。 また,ミニコンプレックス・ネットワークによって提供される入力と,CNNサイズを削減した入力が,本格的なCNNアーキテクチャよりも優れていたことも実証した。 このことは、哺乳類の視界で見られる戦略であるCNNにおける配向機能の事前利用が、それらの制限を緩和するだけでなく、その説明可能性や細い自転車との関連性を高めることを示唆している。 6つのArt CNNアーキテクチャを用いて、生体認証と検証(クロースとオープンワールド)のための近視画像を含む公開データセットで実験を行った。 データやシナリオによって、PolyUデータセット上のSOA Equal Error Rate(EER)を5～26%削減しました。

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