Fugu-MT 論文翻訳(概要): Kinship Verification through a Forest Neural Network

論文の概要: Kinship Verification through a Forest Neural Network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18910v1
Date: Sat, 26 Apr 2025 12:50:12 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.040585
Title: Kinship Verification through a Forest Neural Network
Title（参考訳）: フォレストニューラルネットワークによる関係検証
Authors: Ali Nazari, Mohsen Ebrahimi Moghaddam, Omidreza Borzoei,
Abstract要約: そこで本稿では,顔表現を利用したグラフニューラルネットワークの概念を特徴とするアプローチを提案し,共同表現アルゴリズムに匹敵する結果を得た。 KinFaceW-I と II について実験を行い,本手法の有効性を実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.20482269513546453
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Early methods used face representations in kinship verification, which are less accurate than joint representations of parents' and children's facial images learned from scratch. We propose an approach featuring graph neural network concepts to utilize face representations and have comparable results to joint representation algorithms. Moreover, we designed the structure of the classification module and introduced a new combination of losses to engage the center loss gradually in training our network. Additionally, we conducted experiments on KinFaceW-I and II, demonstrating the effectiveness of our approach. We achieved the best result on KinFaceW-II, an average improvement of nearly 1.6 for all kinship types, and we were near the best on KinFaceW-I. The code is available at https://github.com/ali-nazari/Kinship-Verification
Abstract（参考訳）: 初期の方法では、親と子供の顔画像がスクラッチから学習した共同表現よりも精度が低い親性検証に顔表現を用いた。そこで本稿では,顔表現を利用したグラフニューラルネットワークの概念を特徴とするアプローチを提案し,共同表現アルゴリズムに匹敵する結果を得た。さらに、分類モジュールの構造を設計し、ネットワークのトレーニングにおいて中心損失に徐々に関与する新たな損失の組み合わせを導入した。また,KinFaceW-IおよびIIについて実験を行い,本手法の有効性を実証した。 KinFaceW-IIでは,すべてのキンシップタイプに対して平均1.6の改善が達成され,KinFaceW-Iでは最良に近い結果を得た。コードはhttps://github.com/ali-nazari/Kinship-Verificationで公開されている。

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