論文の概要: Local and Global Feature Attention Fusion Network for Face Recognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16169v2
- Date: Fri, 06 Dec 2024 02:32:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-09 15:54:23.931663
- Title: Local and Global Feature Attention Fusion Network for Face Recognition
- Title（参考訳）: 顔認識のための局所的・大域的特徴注意融合ネットワーク
- Authors: Wang Yu, Wei Wei,
- Abstract要約: 本稿では,特徴量に基づく地域的・グローバルな特徴注意融合(LGAF)ネットワークを提案する。
ネットワークは特徴品質に応じて局所特徴とグローバル特徴の注意を適応的に割り当て、より差別的で高品質な顔特徴を得る。
実験の結果、LGAFは4ドルの検証セットで最高の平均性能を達成していることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.479154287764899
- License:
- Abstract: Recognition of low-quality face images remains a challenge due to invisible or deformation in partial facial regions. For low-quality images dominated by missing partial facial regions, local region similarity contributes more to face recognition (FR). Conversely, in cases dominated by local face deformation, excessive attention to local regions may lead to misjudgments, while global features exhibit better robustness. However, most of the existing FR methods neglect the bias in feature quality of low-quality images introduced by different factors. To address this issue, we propose a Local and Global Feature Attention Fusion (LGAF) network based on feature quality. The network adaptively allocates attention between local and global features according to feature quality and obtains more discriminative and high-quality face features through local and global information complementarity. In addition, to effectively obtain fine-grained information at various scales and increase the separability of facial features in high-dimensional space, we introduce a Multi-Head Multi-Scale Local Feature Extraction (MHMS) module. Experimental results demonstrate that the LGAF achieves the best average performance on $4$ validation sets (CFP-FP, CPLFW, AgeDB, and CALFW), and the performance on TinyFace and SCFace outperforms the state-of-the-art methods (SoTA).
- Abstract（参考訳）: 低画質の顔画像の認識は、部分的な顔領域で見えないか変形するため、依然として困難である。
低画質の画像では、部分的な顔領域が欠如しているため、局所的な類似性は顔認識(FR)に寄与する。
逆に、局所的な顔の変形に支配される場合、局所的な注意が過度に注意を向けると、誤った判断がもたらされるが、グローバルな特徴はより堅牢性を示す。
しかし、既存のFR法のほとんどは、異なる要因によって導入された低品質画像の特徴的品質のバイアスを無視している。
この問題に対処するため,我々は特徴量に基づく地域的・グローバルな特徴注意融合(LGAF)ネットワークを提案する。
ネットワークは特徴量に応じて局所的特徴とグローバル的特徴の注意を適応的に割り当て、局所的特徴とグローバル的情報相補性を通じてより差別的で高品質な顔特徴を得る。
さらに,多次元空間における顔の特徴の分離性を高めるため,マルチヘッドマルチスケール局所特徴抽出(MHMS)モジュールを導入する。
実験の結果、LGAFは4ドルの検証セット(CFP-FP, CPLFW, AgeDB, CALFW)で最高の平均性能を達成し、TinyFaceとSCFaceのパフォーマンスは最先端手法(SoTA)よりも優れていた。
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