論文の概要: Watchlist Challenge: 3rd Open-set Face Detection and Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07220v1
• Date: Wed, 11 Sep 2024 12:24:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-09-12 14:35:46.060375
• Title: Watchlist Challenge: 3rd Open-set Face Detection and Identification
• Title（参考訳）: リストの挑戦:第3のオープンセット顔検出と識別
• Authors: Furkan Kasım, Terrance E. Boult, Rensso Mora, Bernardo Biesseck, Rafael Ribeiro, Jan Schlueter, Tomáš Repák, Rafael Henrique Vareto, David Menotti, William Robson Schwartz, Manuel Günther,
• Abstract要約: Watchlist Challengeは、現実世界の監視シナリオにおける顔の検出とオープンセットの識別に焦点を当てている。 本稿では,UnConstrained College Students データセットを用いて,参加型アルゴリズムの包括的評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.697226956434713
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the current landscape of biometrics and surveillance, the ability to accurately recognize faces in uncontrolled settings is paramount. The Watchlist Challenge addresses this critical need by focusing on face detection and open-set identification in real-world surveillance scenarios. This paper presents a comprehensive evaluation of participating algorithms, using the enhanced UnConstrained College Students (UCCS) dataset with new evaluation protocols. In total, four participants submitted four face detection and nine open-set face recognition systems. The evaluation demonstrates that while detection capabilities are generally robust, closed-set identification performance varies significantly, with models pre-trained on large-scale datasets showing superior performance. However, open-set scenarios require further improvement, especially at higher true positive identification rates, i.e., lower thresholds.
• Abstract（参考訳）: バイオメトリックスと監視の現在の状況では、制御されていない設定で顔を正確に認識する能力が最重要である。 Watchlist Challengeは、現実世界の監視シナリオにおける顔の検出とオープンセットの識別に焦点を当てることで、この重要なニーズに対処する。 本稿では,UnConstrained College Students (UCCS) データセットと新たな評価プロトコルを用いて,参加型アルゴリズムの包括的評価を行う。 4人の被験者が4つの顔検出システムと9つのオープンセット顔認識システムを提出した。 評価の結果,検出能力は概して堅牢であるが,クローズド・セットの識別性能は,大規模データセット上で事前訓練されたモデルにより大きく異なることがわかった。 しかし、オープンセットシナリオは、特に高い真の正の識別率、すなわち低い閾値において、さらなる改善を必要とする。

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