論文の概要: Radial Distortion in Face Images: Detection and Impact

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07179v1
• Date: Mon, 13 Jan 2025 10:19:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:24:15.083791
• Title: Radial Distortion in Face Images: Detection and Impact
• Title（参考訳）: 顔画像における放射歪み:検出と影響
• Authors: Wassim Kabbani, Tristan Le Pessot, Kiran Raja, Raghavendra Ramachandra, Christoph Busch,
• Abstract要約: 低品質、操作(意図的または意図的)、歪んだ画像は顔認識システム(FRS)の性能を低下させる。 本稿では,エロメントシナリオにおける放射歪みの検出とフラグ付けが可能な効果的な放射歪み検出モデルを提案する。 顔画像品質評価(FIQA)アルゴリズムとして検出モデルを定式化し、FRS性能に対する放射歪みの影響を慎重に検査する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.385031492021146
• License:
• Abstract: Acquiring face images of sufficiently high quality is important for online ID and travel document issuance applications using face recognition systems (FRS). Low-quality, manipulated (intentionally or unintentionally), or distorted images degrade the FRS performance and facilitate documents' misuse. Securing quality for enrolment images, especially in the unsupervised self-enrolment scenario via a smartphone, becomes important to assure FRS performance. In this work, we focus on the less studied area of radial distortion (a.k.a., the fish-eye effect) in face images and its impact on FRS performance. We introduce an effective radial distortion detection model that can detect and flag radial distortion in the enrolment scenario. We formalize the detection model as a face image quality assessment (FIQA) algorithm and provide a careful inspection of the effect of radial distortion on FRS performance. Evaluation results show excellent detection results for the proposed models, and the study on the impact on FRS uncovers valuable insights into how to best use these models in operational systems.
• Abstract（参考訳）: 顔認識システム(FRS)を用いたオンラインIDおよび旅行用文書発行アプリケーションにおいて,十分な品質の顔画像を取得することが重要である。 低品質、操作(意図的または意図的)、歪んだ画像はFRSのパフォーマンスを低下させ、文書の誤用を促進する。 FRS性能を保証するためには,特にスマートフォンによる教師なしセルフエンローメントシナリオにおいて,エンローメント画像の品質確保が重要である。 本研究では,顔画像における放射歪みの少ない領域(魚眼効果)とFRS性能への影響に焦点を当てた。 本稿では,エロメントシナリオにおける放射歪みの検出とフラグ付けが可能な効果的な放射歪み検出モデルを提案する。 顔画像品質評価(FIQA)アルゴリズムとして検出モデルを定式化し、FRS性能に対する放射歪みの影響を慎重に検査する。 評価結果は,提案したモデルに対して優れた検出結果を示し,FRSへの影響について検討した結果,これらのモデルを運用システムに最適に利用する方法についての貴重な知見が得られた。

関連論文リスト

• Understanding and Improving Training-Free AI-Generated Image Detections with Vision Foundation Models [68.90917438865078]
  顔合成と編集のためのディープフェイク技術は、生成モデルに重大なリスクをもたらす。 本稿では,モデルバックボーン,タイプ,データセット間で検出性能がどう変化するかを検討する。 本稿では、顔画像のパフォーマンスを向上させるContrastive Blurと、ノイズタイプのバイアスに対処し、ドメイン間のパフォーマンスのバランスをとるMINDERを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-28T13:04:45Z)
• X-Fake: Juggling Utility Evaluation and Explanation of Simulated SAR Images [49.546627070454456]
  実データと模擬データの分散不整合性は、シミュレーションSAR画像の有用性に影響を与える主な障害である。 本稿では,X-Fake で表されるSAR画像の擬似的な説明を初めて行うことで,信頼性の高い実用性評価フレームワークを提案する。 提案手法は、電磁モデルから得られた4つのシミュレーションSAR画像データセットと、生成人工知能アプローチに基づいて検証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-28T09:27:53Z)
• OCR is All you need: Importing Multi-Modality into Image-based Defect Detection System [7.1083241462091165]
  我々は,光学的文字認識(OCR)を基本とする外部モダリティ誘導データマイニングフレームワークを導入し,画像から統計的特徴を抽出する。 提案手法の重要な側面は、単一のモーダル認識モデルを用いて抽出された外部モーダル特徴のアライメントであり、畳み込みニューラルネットワークによって符号化された画像特徴である。 本手法は欠陥検出モデルのリコール率を大幅に向上させ,挑戦シナリオにおいても高い堅牢性を維持する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T07:41:39Z)
• DeepFidelity: Perceptual Forgery Fidelity Assessment for Deepfake Detection [67.3143177137102]
  ディープフェイク検出(Deepfake detection)とは、画像やビデオにおいて、人工的に生成された顔や編集された顔を検出すること。 本稿では,実顔と偽顔とを適応的に識別するDeepFidelityという新しいDeepfake検出フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-07T07:19:45Z)
• Object Detection in Aerial Images in Scarce Data Regimes [0.0]
  小さな物体は、より多数の空中画像において、自然画像と空中画像の間の明らかなパフォーマンスギャップの原因となっている。 FSOD法の訓練と評価を改善するスケール適応型ボックス類似度基準を提案する。 また、計量学習と微調整に基づく2つの異なるアプローチによる汎用FSODにも貢献する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-16T14:16:47Z)
• DaliID: Distortion-Adaptive Learned Invariance for Identification Models [9.502663556403622]
  本稿では,同定のための歪み適応型学習不変性(DaliID)モデルを提案する。 DaliIDモデルは、7つのベンチマークデータセット上で、顔認識と人物の再識別の両方のために、最先端(SOTA)を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-11T18:19:41Z)
• The role of noise in denoising models for anomaly detection in medical images [62.0532151156057]
  病理脳病変は脳画像に多彩な外観を示す。 正規データのみを用いた教師なし異常検出手法が提案されている。 空間分解能の最適化と雑音の大きさの最適化により,異なるモデル学習体制の性能が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-19T21:39:38Z)
• Benchmarking performance of object detection under image distortions in an uncontrolled environment [0.483420384410068]
  オブジェクト検出アルゴリズムの堅牢性は、現実世界のアプリケーションにおいて顕著な役割を果たす。 物体検出法の性能は, 被写体内歪みに悩まされていることが証明されている。 本稿では,最先端のオブジェクト検出手法の性能評価フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-28T09:06:52Z)
• SIR: Self-supervised Image Rectification via Seeing the Same Scene from Multiple Different Lenses [82.56853587380168]
  本稿では、異なるレンズからの同一シーンの歪み画像の補正結果が同一であるべきという重要な知見に基づいて、新しい自己監督画像補正法を提案する。 我々は、歪みパラメータから修正画像を生成し、再歪み画像を生成するために、微分可能なワープモジュールを利用する。 本手法は,教師付きベースライン法や代表的最先端手法と同等あるいはそれ以上の性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-30T08:23:25Z)
• A Deep Ordinal Distortion Estimation Approach for Distortion Rectification [62.72089758481803]
  より高精度なパラメータを効率良く得る新しい歪み補正手法を提案する。 本研究では, 局所言語関連推定ネットワークを設計し, 順序歪みを学習し, 現実的な歪み分布を近似する。 歪み情報の冗長性を考慮すると,本手法では歪み画像の一部のみを用いて順序方向の歪み推定を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-21T10:03:42Z)

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。