論文の概要: Holistic Uncertainty Estimation For Open-Set Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14229v2
• Date: Wed, 11 Jun 2025 11:35:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 06:35:01.522343
• Title: Holistic Uncertainty Estimation For Open-Set Recognition
• Title（参考訳）: オープンセット認識のためのホロスティック不確かさ推定
• Authors: Leonid Erlygin, Alexey Zaytsev,
• Abstract要約: HolUEはベイズ確率モデルに基づく全体的不確実性推定法である。 クジラとイルカを識別するための新しいオープンセット認識プロトコルを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6862667248315386
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate uncertainty estimation is a critical challenge in open-set recognition, where a probe biometric sample may belong to an unknown identity. It can be addressed through sample quality estimation via probabilistic embeddings. However, the low variance of probabilistic embedding only partly implies a low identification error probability: an embedding of a sample could be close to several classes in a gallery, thus yielding high uncertainty despite high sample quality. We propose HolUE - a holistic uncertainty estimation method based on a Bayesian probabilistic model; it is aware of two sources of ambiguity in the open-set recognition system: (1) the gallery uncertainty caused by overlapping classes and (2) the uncertainty of embeddings. Challenging open-set recognition datasets, such as IJB-C for the image domain and VoxBlink for the audio domain, serve as a testbed for our method. We also provide a new open-set recognition protocol for the identification of whales and dolphins. In all cases, HolUE better identifies recognition errors than alternative uncertainty estimation methods, including those based solely on sample quality.
• Abstract（参考訳）: 正確な不確実性推定は、プローブバイオメトリックサンプルが未知のアイデンティティに属する場合のオープンセット認識において重要な課題である。 これは確率的埋め込みによるサンプル品質推定によって解決できる。 しかし、確率的埋め込みの低分散は、部分的には識別誤差の低いことしか示さない: サンプルの埋め込みはギャラリー内のいくつかのクラスに近くなり、高い品質にもかかわらず高い不確実性をもたらす。 ベイズ確率モデルに基づく全体論的不確実性推定手法であるHolUEを提案する。オープンセット認識システムでは,(1)重複クラスによるギャラリーの不確実性,(2)埋め込みの不確実性という2つの曖昧さの源泉を意識している。 画像領域の IJB-C や音声領域の VoxBlink などのオープンセット認識データセットは,我々の手法の試験ベッドとして機能する。 また,クジラやイルカを識別するための新しいオープンセット認識プロトコルも提供する。 いずれの場合も、HolUEは、サンプルの品質のみに基づくものを含む他の不確実性推定方法よりも、認識エラーをよりよく識別する。

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