論文の概要: CLIP Unreasonable Potential in Single-Shot Face Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.12319v1
• Date: Tue, 19 Nov 2024 08:23:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:38:01.408098
• Title: CLIP Unreasonable Potential in Single-Shot Face Recognition
• Title（参考訳）: シングルショット顔認識におけるCLIP不合理性
• Authors: Nhan T. Luu,
• Abstract要約: 顔認識は、顔のパターンや特徴を分析して個人を識別し、認証するために設計されたコンピュータビジョンの中核的なタスクである。 従来の顔認識のアプローチは、目、鼻、口などの顔の特徴を捉え、それらをデータベースとマッチングして身元を確認することに重点を置いていた。 最近,OpenAIが開発したCLIP(Contrastive Language Image Pretraining)モデルでは,自然言語処理と視覚タスクをリンクすることで,将来的な進歩が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Face recognition is a core task in computer vision designed to identify and authenticate individuals by analyzing facial patterns and features. This field intersects with artificial intelligence image processing and machine learning with applications in security authentication and personalization. Traditional approaches in facial recognition focus on capturing facial features like the eyes, nose and mouth and matching these against a database to verify identities However challenges such as high false positive rates have persisted often due to the similarity among individuals facial features. Recently Contrastive Language Image Pretraining (CLIP) a model developed by OpenAI has shown promising advancements by linking natural language processing with vision tasks allowing it to generalize across modalities. Using CLIP's vision language correspondence and single-shot finetuning the model can achieve lower false positive rates upon deployment without the need of mass facial features extraction. This integration demonstrating CLIP's potential to address persistent issues in face recognition model performance without complicating our training paradigm.
• Abstract（参考訳）: 顔認識は、顔のパターンや特徴を分析して個人を識別し、認証するために設計されたコンピュータビジョンの中核的なタスクである。 この分野は、人工知能画像処理と機械学習と、セキュリティ認証とパーソナライゼーションの応用とを交わす。 従来の顔認識のアプローチでは、目、鼻、口などの顔の特徴を捉え、それらをデータベースと照合して身元を確かめることに重点を置いていた。 最近,OpenAIが開発したCLIP(Contrastive Language Image Pretraining)モデルでは,自然言語処理と視覚タスクをリンクすることで,モダリティをまたいだ一般化が可能になった。 CLIPの視覚言語対応と単発ファインタニングを使用することで、大量顔の特徴抽出を必要とせずに、デプロイ時の偽陽性率を低くすることができる。 この統合は、トレーニングパラダイムを複雑にすることなく、顔認識モデルのパフォーマンスにおける永続的な問題に対処するCLIPの可能性を示している。

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