論文の概要: Towards A Comprehensive Visual Saliency Explanation Framework for AI-based Face Recognition Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05983v1
- Date: Mon, 8 Jul 2024 14:25:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-09 15:20:49.233608
- Title: Towards A Comprehensive Visual Saliency Explanation Framework for AI-based Face Recognition Systems
- Title（参考訳）: AIに基づく顔認識システムのための包括的ビジュアル・サリエンシ記述フレームワークの実現に向けて
- Authors: Yuhang Lu, Zewei Xu, Touradj Ebrahimi,
- Abstract要約: 本書は,顔認識タスクの包括的説明枠組みを考案した。
AIに基づく顔認識システムのためのビジュアル・サリエンシ・マップに基づく説明の包括的定義を提供する。
CorrRISE というモデルに依存しない新しい説明法が提案されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.105950041800225
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Over recent years, deep convolutional neural networks have significantly advanced the field of face recognition techniques for both verification and identification purposes. Despite the impressive accuracy, these neural networks are often criticized for lacking explainability. There is a growing demand for understanding the decision-making process of AI-based face recognition systems. Some studies have investigated the use of visual saliency maps as explanations, but they have predominantly focused on the specific face verification case. The discussion on more general face recognition scenarios and the corresponding evaluation methodology for these explanations have long been absent in current research. Therefore, this manuscript conceives a comprehensive explanation framework for face recognition tasks. Firstly, an exhaustive definition of visual saliency map-based explanations for AI-based face recognition systems is provided, taking into account the two most common recognition situations individually, i.e., face verification and identification. Secondly, a new model-agnostic explanation method named CorrRISE is proposed to produce saliency maps, which reveal both the similar and dissimilar regions between any given face images. Subsequently, the explanation framework conceives a new evaluation methodology that offers quantitative measurement and comparison of the performance of general visual saliency explanation methods in face recognition. Consequently, extensive experiments are carried out on multiple verification and identification scenarios. The results showcase that CorrRISE generates insightful saliency maps and demonstrates superior performance, particularly in similarity maps in comparison with the state-of-the-art explanation approaches.
- Abstract（参考訳）: 近年、深層畳み込みニューラルネットワークは、認証と識別の両方のために顔認識技術の分野を著しく進歩させてきた。
驚くほどの精度にもかかわらず、これらのニューラルネットワークは説明可能性の欠如によってしばしば批判される。
AIベースの顔認識システムの意思決定プロセスを理解する必要性が高まっている。
いくつかの研究では、ビジュアル・サリエンシ・マップを説明として使用することについて研究されているが、それらは主に特定の顔認証ケースに焦点を当てている。
より一般的な顔認識シナリオとそれに対応する評価手法に関する議論は、近年まで行われていない。
そこで本書は,顔認識タスクの包括的説明枠組みを考案した。
まず、顔認証と識別という2つの最も一般的な認識状況を個別に考慮し、AIに基づく顔認識システムに対するビジュアル・サリエンシ・マップに基づく説明を徹底的に定義する。
第二に,CorrRISEというモデルに依存しない新しい説明法を提案し,任意の顔画像間の類似領域と相似領域の両方を明らかにする。
その後,顔認証における一般的な視覚的相性説明法の性能を定量的に測定し,比較する新たな評価手法を考案した。
その結果、複数の検証および識別シナリオにおいて広範な実験が行われた。
結果から,CorrRISEは洞察力に富んだサリエンシマップを生成し,特に類似性マップにおいて,最先端の説明手法と比較して優れた性能を示すことがわかった。
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