論文の概要: CLIP-HandID: Vision-Language Model for Hand-Based Person Identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12447v2
- Date: Sun, 22 Jun 2025 21:19:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-24 12:48:19.096293
- Title: CLIP-HandID: Vision-Language Model for Hand-Based Person Identification
- Title（参考訳）: CLIP-HandID:手動人物識別のための視覚言語モデル
- Authors: Nathanael L. Baisa, Babu Pallam, Amudhavel Jayavel,
- Abstract要約: 本稿では,犯罪捜査に特化して設計された手動画像を用いた人物識別手法について紹介する。
この手法は特に、性的虐待のような重大犯罪で有用であり、手画像が利用可能な唯一の証拠であることが多い。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper introduces a novel approach to person identification using hand images, designed specifically for criminal investigations. The method is particularly valuable in serious crimes such as sexual abuse, where hand images are often the only identifiable evidence available. Our proposed method, CLIP-HandID, leverages a pre-trained foundational vision-language model - CLIP - to efficiently learn discriminative deep feature representations from hand images (input to CLIP's image encoder) using textual prompts as semantic guidance. Since hand images are labeled with indexes rather than text descriptions, we employ a textual inversion network to learn pseudo-tokens that encode specific visual contexts or appearance attributes. These learned pseudo-tokens are then incorporated into textual prompts, which are fed into CLIP's text encoder to leverage its multi-modal reasoning and enhance generalization for identification. Through extensive evaluations on two large, publicly available hand datasets with multi-ethnic representation, we demonstrate that our method significantly outperforms existing approaches.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,犯罪捜査に特化して設計された手動画像を用いた人物識別手法について紹介する。
この手法は特に、性的虐待のような重大犯罪で有用であり、手画像が利用可能な唯一の証拠であることが多い。
提案手法であるCLIP-HandIDは,テキストプロンプトを意味指導として用い,手動画像(入力からCLIPの画像エンコーダ)から識別的深層特徴表現を効率よく学習する。
手動画像はテキスト記述ではなくインデックスでラベル付けされているので、テキスト・インバージョン・ネットワークを用いて特定の視覚的文脈や外観属性を符号化する擬似トークンを学習する。
これらの学習された擬似トークンはテキストプロンプトに組み込まれ、CLIPのテキストエンコーダに入力され、そのマルチモーダル推論を活用し、識別の一般化を強化する。
マルチエスニックな表現を持つ2つの大規模かつ一般公開されたハンドデータセットに対する広範囲な評価を通じて,本手法が既存手法を著しく上回ることを示す。
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