論文の概要: Cross-Spectral Attention for Unsupervised RGB-IR Face Verification and Person Re-identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19215v1
• Date: Thu, 28 Nov 2024 15:38:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:20:04.921824
• Title: Cross-Spectral Attention for Unsupervised RGB-IR Face Verification and Person Re-identification
• Title（参考訳）: 教師なしRGB-IR顔認証と人物再識別のためのスペクトル横断的注意
• Authors: Kshitij Nikhal, Cedric Nimpa Fondje, Benjamin S. Riggan,
• Abstract要約: 可視光(RGB)や赤外線(IR)バンドからの顔や人の画像のマッチングなどの分光バイオメトリクスは、過去10年間で急速に進歩してきた。 本稿では,(1)新しい擬似三重項損失とクロススペクトル投票,(2)複数の部分空間を利用した新しいクロススペクトルアテンションネットワーク,(3)より識別性の高いクロススペクトルクラスタリングを実現するための構造化された空間性を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6768151308423365
• License:
• Abstract: Cross-spectral biometrics, such as matching imagery of faces or persons from visible (RGB) and infrared (IR) bands, have rapidly advanced over the last decade due to increasing sensitivity, size, quality, and ubiquity of IR focal plane arrays and enhanced analytics beyond the visible spectrum. Current techniques for mitigating large spectral disparities between RGB and IR imagery often include learning a discriminative common subspace by exploiting precisely curated data acquired from multiple spectra. Although there are challenges with determining robust architectures for extracting common information, a critical limitation for supervised methods is poor scalability in terms of acquiring labeled data. Therefore, we propose a novel unsupervised cross-spectral framework that combines (1) a new pseudo triplet loss with cross-spectral voting, (2) a new cross-spectral attention network leveraging multiple subspaces, and (3) structured sparsity to perform more discriminative cross-spectral clustering. We extensively compare our proposed RGB-IR biometric learning framework (and its individual components) with recent and previous state-of-the-art models on two challenging benchmark datasets: DEVCOM Army Research Laboratory Visible-Thermal Face Dataset (ARL-VTF) and RegDB person re-identification dataset, and, in some cases, achieve performance superior to completely supervised methods.
• Abstract（参考訳）: 可視光(RGB)や赤外線(IR)バンドからの顔や人物の像のマッチングのような分光バイオメトリクスは、赤外線焦点平面アレイの感度、大きさ、品質、ユビキタス性の向上と、可視光線を超えた分析の強化により、過去10年間で急速に進歩している。 RGBとIR画像のスペクトル差を緩和する現在の技術は、しばしば、複数のスペクトルから取得した正確なキュレートされたデータを利用して、識別可能な共通部分空間を学習することを含む。 共通情報を抽出するためのロバストなアーキテクチャの決定には課題があるが、教師付き手法の限界はラベル付きデータの取得におけるスケーラビリティの低下である。 そこで本研究では,(1)新しい擬似三重項損失と,(2)複数の部分空間を利用した新しいクロススペクトルアテンションネットワーク,(3)より識別性の高いクロススペクトルクラスタリングを実現するための構造化された空間性を備えたクロススペクトルフレームワークを提案する。 我々は,提案したRGB-IRバイオメトリック学習フレームワーク(およびその個々のコンポーネント)と,DevCOM陸軍研究所 Visible-Thermal Face Dataset (ARL-VTF) とRegDB人体再識別データセットの2つの挑戦的ベンチマークデータセットに関する最新のおよび過去の最先端モデルとの比較を行った。

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