論文の概要: Impact of Face Alignment on Face Image Quality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11779v1
- Date: Mon, 16 Dec 2024 13:49:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-17 13:56:47.909381
- Title: Impact of Face Alignment on Face Image Quality
- Title（参考訳）: 顔のアライメントが顔の画質に及ぼす影響
- Authors: Eren Onaran, Erdi Sarıtaş, Hazım Kemal Ekenel,
- Abstract要約: 顔画像品質に対するアライメントの影響については, 十分に調査されていない。
本研究では,顔のアライメントが顔の画質に及ぼす影響について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Face alignment is a crucial step in preparing face images for feature extraction in facial analysis tasks. For applications such as face recognition, facial expression recognition, and facial attribute classification, alignment is widely utilized during both training and inference to standardize the positions of key landmarks in the face. It is well known that the application and method of face alignment significantly affect the performance of facial analysis models. However, the impact of alignment on face image quality has not been thoroughly investigated. Current FIQA studies often assume alignment as a prerequisite but do not explicitly evaluate how alignment affects quality metrics, especially with the advent of modern deep learning-based detectors that integrate detection and landmark localization. To address this need, our study examines the impact of face alignment on face image quality scores. We conducted experiments on the LFW, IJB-B, and SCFace datasets, employing MTCNN and RetinaFace models for face detection and alignment. To evaluate face image quality, we utilized several assessment methods, including SER-FIQ, FaceQAN, DifFIQA, and SDD-FIQA. Our analysis included examining quality score distributions for the LFW and IJB-B datasets and analyzing average quality scores at varying distances in the SCFace dataset. Our findings reveal that face image quality assessment methods are sensitive to alignment. Moreover, this sensitivity increases under challenging real-life conditions, highlighting the importance of evaluating alignment's role in quality assessment.
- Abstract（参考訳）: 顔のアライメントは、顔分析タスクにおける特徴抽出のための顔画像を作成するための重要なステップである。
顔認識、表情認識、顔属性分類などのアプリケーションでは、顔のキーランドマークの位置を標準化するためにトレーニングと推論の両方でアライメントが広く利用される。
顔アライメントの応用と手法が顔分析モデルの性能に大きく影響を与えることはよく知られている。
しかし, 顔画像品質に対するアライメントの影響については, 十分に調べられていない。
現在のFIQA研究は、アライメントが前提条件であると仮定することが多いが、アライメントが品質指標にどのように影響するかは明確に評価していない。
そこで本研究では,顔のアライメントが顔の画質に及ぼす影響について検討した。
MTCNNとRetinaFaceモデルを用いたLFW, IJB-B, SCFaceデータセットの実験を行った。
顔画像の品質を評価するために,SER-FIQ,FaceQAN,DifFIQA,SDD-FIQAなどの評価手法を用いた。
本分析では,LFWデータセットとIJB-Bデータセットの品質スコアの分布を調査し,SCFaceデータセットの平均品質スコアを解析した。
その結果,顔画像品質評価法はアライメントに敏感であることが判明した。
さらに、この感度は実生活における挑戦的な条件下で上昇し、品質評価におけるアライメントの役割を評価することの重要性が強調される。
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