論文の概要: Exploring 3D Face Reconstruction and Fusion Methods for Face Verification: A Case-Study in Video Surveillance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.10481v1
• Date: Mon, 16 Sep 2024 17:17:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-17 14:48:31.363619
• Title: Exploring 3D Face Reconstruction and Fusion Methods for Face Verification: A Case-Study in Video Surveillance
• Title（参考訳）: 顔認証のための3次元顔再構成と融合法:ビデオサーベイランスにおけるケーススタディ
• Authors: Simone Maurizio La Cava, Sara Concas, Ruben Tolosana, Roberto Casula, Giulia Orrù, Martin Drahansky, Julian Fierrez, Gian Luca Marcialis,
• Abstract要約: 3次元顔再構成(3DFR)アルゴリズムは、異なるアプリケーションシナリオに適した特定の仮定に基づいている。 異なる3DFRアルゴリズムによって誘導される相補性は、カメラから見知らぬ距離でテストを行う際に、性能を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.277064632667653
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D face reconstruction (3DFR) algorithms are based on specific assumptions tailored to distinct application scenarios. These assumptions limit their use when acquisition conditions, such as the subject's distance from the camera or the camera's characteristics, are different than expected, as typically happens in video surveillance. Additionally, 3DFR algorithms follow various strategies to address the reconstruction of a 3D shape from 2D data, such as statistical model fitting, photometric stereo, or deep learning. In the present study, we explore the application of three 3DFR algorithms representative of the SOTA, employing each one as the template set generator for a face verification system. The scores provided by each system are combined by score-level fusion. We show that the complementarity induced by different 3DFR algorithms improves performance when tests are conducted at never-seen-before distances from the camera and camera characteristics (cross-distance and cross-camera settings), thus encouraging further investigations on multiple 3DFR-based approaches.
• Abstract（参考訳）: 3次元顔再構成(3DFR)アルゴリズムは、異なるアプリケーションシナリオに適した特定の仮定に基づいている。 これらの仮定は、被写体がカメラからの距離やカメラの特徴などの取得条件が、通常ビデオ監視で起こるように、期待と異なる場合に使用を制限する。 さらに、3DFRアルゴリズムは、統計モデルフィッティング、測光ステレオ、深層学習などの2次元データから3次元形状を復元するための様々な戦略に従う。 本研究では,顔認証システムのためのテンプレートセット生成器として,SOTAを代表とする3つの3次元FRアルゴリズムの適用について検討する。 各システムが提供するスコアは、スコアレベルの融合によって結合される。 異なる3DFRアルゴリズムによって誘導される相補性は、カメラ特性とカメラ特性(クロス距離およびクロスカメラ設定)から不可視距離でテストを行う場合に性能が向上することを示し、複数の3DFRベースのアプローチについてさらなる調査を奨励する。

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