論文の概要: From Pixels to Words: Leveraging Explainability in Face Recognition through Interactive Natural Language Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.16089v1
- Date: Tue, 24 Sep 2024 13:40:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-26 05:46:35.925757
- Title: From Pixels to Words: Leveraging Explainability in Face Recognition through Interactive Natural Language Processing
- Title（参考訳）: 画像から言葉へ:対話型自然言語処理による顔認識における説明可能性の活用
- Authors: Ivan DeAndres-Tame, Muhammad Faisal, Ruben Tolosana, Rouqaiah Al-Refai, Ruben Vera-Rodriguez, Philipp Terhörst,
- Abstract要約: 顔認識(FR)は深層学習の発展とともに大きく進歩し、いくつかの応用において高い精度を実現している。
これらのシステムの解釈可能性の欠如は、説明責任、公平性、信頼性に関する懸念を引き起こす。
モデルに依存しない説明可能な人工知能(XAI)と自然言語処理(NLP)技術を組み合わせることにより、FRモデルの説明可能性を高めるインタラクティブなフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7568948557193287
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Face Recognition (FR) has advanced significantly with the development of deep learning, achieving high accuracy in several applications. However, the lack of interpretability of these systems raises concerns about their accountability, fairness, and reliability. In the present study, we propose an interactive framework to enhance the explainability of FR models by combining model-agnostic Explainable Artificial Intelligence (XAI) and Natural Language Processing (NLP) techniques. The proposed framework is able to accurately answer various questions of the user through an interactive chatbot. In particular, the explanations generated by our proposed method are in the form of natural language text and visual representations, which for example can describe how different facial regions contribute to the similarity measure between two faces. This is achieved through the automatic analysis of the output's saliency heatmaps of the face images and a BERT question-answering model, providing users with an interface that facilitates a comprehensive understanding of the FR decisions. The proposed approach is interactive, allowing the users to ask questions to get more precise information based on the user's background knowledge. More importantly, in contrast to previous studies, our solution does not decrease the face recognition performance. We demonstrate the effectiveness of the method through different experiments, highlighting its potential to make FR systems more interpretable and user-friendly, especially in sensitive applications where decision-making transparency is crucial.
- Abstract（参考訳）: 顔認識(FR)は深層学習の発展とともに大きく進歩し、いくつかの応用において高い精度を実現している。
しかしながら、これらのシステムの解釈可能性の欠如は、それらの説明責任、公平性、信頼性に関する懸念を引き起こす。
本研究では,モデルに依存しない説明可能な人工知能(XAI)と自然言語処理(NLP)技術を組み合わせることにより,FRモデルの説明可能性を高めるための対話型フレームワークを提案する。
提案するフレームワークは,対話型チャットボットを通じて,ユーザのさまざまな質問に正確に答えることができる。
特に,提案手法で生成した説明は自然言語テキストと視覚表現の形式で,例えば,異なる顔領域が2つの顔間の類似度尺度にどのように寄与するかを記述できる。
これは、顔画像の出力の正当性ヒートマップとBERT質問応答モデルの自動解析によって実現され、FR決定の包括的な理解を容易にするインターフェースがユーザに提供する。
提案手法は対話的であり,ユーザのバックグラウンド知識に基づいて,質問に対してより正確な情報を得ることができる。
さらに,従来の研究とは対照的に,顔認識性能は低下しない。
特に意思決定の透明性が不可欠であるセンシティブなアプリケーションにおいて、FRシステムをより解釈しやすく、ユーザフレンドリにすることができる可能性を強調し、異なる実験を通してこの手法の有効性を実証する。
関連論文リスト
- FFAA: Multimodal Large Language Model based Explainable Open-World Face Forgery Analysis Assistant [59.2438504610849]
FFAA: Face Forgery Analysis Assistant(MLLM)とMIDS(Multi-Awer Intelligent Decision System)について紹介する。
提案手法は,ユーザフレンドリで説明可能な結果を提供するだけでなく,従来の手法に比べて精度と堅牢性を大幅に向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-19T15:15:20Z) - Interaction as Explanation: A User Interaction-based Method for Explaining Image Classification Models [1.3597551064547502]
コンピュータビジョンでは、説明可能なAI(xAI)手法は「ブラックボックス」問題を緩和しようとする。
従来のxAI手法は、モデル予測に影響を与える入力特徴の可視化に重点を置いている。
本稿では,画像分類モデルのユーザ理解を深めるインタラクションベースのxAI手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-15T14:26:00Z) - Diffexplainer: Towards Cross-modal Global Explanations with Diffusion Models [51.21351775178525]
DiffExplainerは、言語ビジョンモデルを活用することで、マルチモーダルなグローバルな説明可能性を実現する新しいフレームワークである。
最適化されたテキストプロンプトに条件付けされた拡散モデルを使用し、クラス出力を最大化する画像を合成する。
生成した視覚的記述の分析により、バイアスと突発的特徴の自動識別が可能になる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-03T10:11:22Z) - Text-Guided Face Recognition using Multi-Granularity Cross-Modal
Contrastive Learning [0.0]
テキスト誘導顔認識(TGFR)を導入し、自然言語記述の形で顔属性を統合することの影響を解析する。
TGFRは、特に低画質の画像において、既存の顔認識モデルよりも顕著に改善されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-14T22:04:22Z) - Interactive Natural Language Processing [67.87925315773924]
対話型自然言語処理(iNLP)は,NLP分野における新しいパラダイムとして登場した。
本稿では,iNLPの概念の統一的定義と枠組みを提案することから,iNLPに関する包括的調査を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-22T17:18:29Z) - Exploring Large-scale Unlabeled Faces to Enhance Facial Expression
Recognition [12.677143408225167]
本研究では、ラベルのない顔データを用いて表現認識モデルを効果的に訓練する半教師付き学習フレームワークを提案する。
本手法では,顔認識データを完全に活用するために,信頼度を適応的に調整できる動的しきい値モジュールを用いる。
ABAW5 EXPRタスクでは,オフィシャル検証セットにおいて優れた結果を得た。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-15T13:43:06Z) - Face-to-Face Contrastive Learning for Social Intelligence
Question-Answering [55.90243361923828]
マルチモーダル手法は多くのタスクで技術の状態を設定するが、複雑な対面会話のダイナミクスをモデル化することは困難である。
社会的相互作用をモデル化するグラフニューラルネットワークF2F-CLを提案する。
課題であるSocial-IQデータセットを実験的に評価し、最先端の結果を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-29T20:39:44Z) - Multimodal Emotion Recognition using Transfer Learning from Speaker
Recognition and BERT-based models [53.31917090073727]
本稿では,音声とテキストのモダリティから,伝達学習モデルと微調整モデルとを融合したニューラルネットワークによる感情認識フレームワークを提案する。
本稿では,対話型感情的モーションキャプチャー・データセットにおけるマルチモーダル・アプローチの有効性を評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-16T00:23:42Z) - Towards Transparent Interactive Semantic Parsing via Step-by-Step
Correction [17.000283696243564]
自然言語における予測論理形式を段階的に説明する対話型意味解析フレームワークについて検討する。
フレームワークのインスタンス化として,知識ベース(KBQA)に対する質問応答に注目した。
実験の結果,人間のフィードバックによる対話型フレームワークは,全体の解析精度を大幅に向上させる可能性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-15T20:11:22Z) - Hierarchical Deep CNN Feature Set-Based Representation Learning for
Robust Cross-Resolution Face Recognition [59.29808528182607]
クロスリゾリューション顔認識(CRFR)は、インテリジェントな監視およびバイオメトリックフォレンジックにおいて重要である。
既存の浅層学習と深層学習に基づく手法は、HR-LR対を共同特徴空間にマッピングすることに焦点を当てている。
本研究では,多レベル深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の機能を完全に活用し,堅牢なCRFRを実現することを目的とする。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-25T14:03:42Z) - A Multi-resolution Approach to Expression Recognition in the Wild [9.118706387430883]
顔認識タスクを解決するためのマルチリゾリューション手法を提案する。
私たちは、しばしば異なる解像度で画像が取得されるという観察を直感的に根拠としています。
我々は、Affect-in-the-Wild 2データセットに基づいてトレーニングされたSqueeze-and-Excitationブロックを備えたResNetのようなアーキテクチャを使用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-03-09T21:21:02Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。