論文の概要: Find Matching Faces Based On Face Parameters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.03204v1
• Date: Wed, 05 Mar 2025 05:50:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-06 15:52:16.316299
• Title: Find Matching Faces Based On Face Parameters
• Title（参考訳）: 顔パラメータに基づくマッチング顔の探索
• Authors: Setu A. Bhatt, Harshadkumar B. Prajapati, Vipul K. Dabhi, Ankush Tyagi,
• Abstract要約: ユーザは、望むパートナーで望む顔パラメータを対話的に選択できる。 Jeevansathi.comからダウンロードされた画像とともに生成された画像は、顔検出および特徴抽出モデルにより処理される。 生成した画像のベクトル埋め込みと記憶されたベクトル埋め込みとの間に類似性探索を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This paper presents an innovative approach that enables the user to find matching faces based on the user-selected face parameters. Through gradio-based user interface, the users can interactively select the face parameters they want in their desired partner. These user-selected face parameters are transformed into a text prompt which is used by the Text-To-Image generation model to generate a realistic face image. Further, the generated image along with the images downloaded from the Jeevansathi.com are processed through face detection and feature extraction model, which results in high dimensional vector embedding of 512 dimensions. The vector embeddings generated from the downloaded images are stored into vector database. Now, the similarity search is carried out between the vector embedding of generated image and the stored vector embeddings. As a result, it displays the top five similar faces based on the user-selected face parameters. This contribution holds a significant potential to turn into a high-quality personalized face matching tool.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ユーザが選択した顔パラメータに基づいてマッチング顔を見つけるための革新的なアプローチを提案する。 グラディオベースのユーザーインターフェイスを通じて、ユーザーは望むパートナーで望む顔パラメータをインタラクティブに選択できる。 これらのユーザ選択顔パラメータはテキストプロンプトに変換され、テキスト・ツー・イメージ生成モデルによって現実的な顔画像を生成する。 さらに、生成した画像とJeevansathi.comからダウンロードした画像は、顔検出と特徴抽出モデルにより処理され、512次元の高次元ベクトル埋め込みが実現される。 ダウンロードされた画像から生成されたベクトル埋め込みをベクトルデータベースに格納する。 これにより、生成した画像のベクトル埋め込みと記憶されたベクトル埋め込みとの類似性探索を行う。 その結果、ユーザが選択した顔パラメータに基づいて、トップ5の類似した顔を表示する。 この貢献は、高品質のパーソナライズされた顔マッチングツールになる大きな可能性を秘めている。

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