論文の概要: Attributes Shape the Embedding Space of Face Recognition Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.11372v1
• Date: Tue, 15 Jul 2025 14:44:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-16 19:46:03.159009
• Title: Attributes Shape the Embedding Space of Face Recognition Models
• Title（参考訳）: 顔認識モデルの埋め込み空間を形作る属性
• Authors: Pierrick Leroy, Antonio Mastropietro, Marco Nurisso, Francesco Vaccarino,
• Abstract要約: 顔認識タスクはディープニューラルネットワークの出現によって大きな進歩を遂げた。 埋め込み空間に現れるマルチスケールな幾何学構造を観察する。 これらの属性に対するFRモデルの依存性や不変性を記述するための幾何学的手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Face Recognition (FR) tasks have made significant progress with the advent of Deep Neural Networks, particularly through margin-based triplet losses that embed facial images into high-dimensional feature spaces. During training, these contrastive losses focus exclusively on identity information as labels. However, we observe a multiscale geometric structure emerging in the embedding space, influenced by interpretable facial (e.g., hair color) and image attributes (e.g., contrast). We propose a geometric approach to describe the dependence or invariance of FR models to these attributes and introduce a physics-inspired alignment metric. We evaluate the proposed metric on controlled, simplified models and widely used FR models fine-tuned with synthetic data for targeted attribute augmentation. Our findings reveal that the models exhibit varying degrees of invariance across different attributes, providing insight into their strengths and weaknesses and enabling deeper interpretability. Code available here: https://github.com/mantonios107/attrs-fr-embs}{https://github.com/mantonios107/attrs-fr-embs
• Abstract（参考訳）: 顔認識(FR)タスクは、ディープニューラルネットワークの出現、特に高次元の特徴空間に顔画像を埋め込むマージンベースの三重項損失によって大きな進歩を遂げている。 トレーニング中、これらの対照的な損失はラベルとしてのアイデンティティ情報にのみ焦点をあてる。 しかし, 埋め込み空間に出現する多次元幾何学構造は, 解釈可能な顔(eg, ヘアカラー)と画像特性(eg, コントラスト)の影響を受けて観察される。 本稿では,これらの属性に対するFRモデルの依存性や不変性を記述するための幾何学的手法を提案し,物理に着想を得たアライメント計量を導入する。 制御された単純化されたモデルと、ターゲット属性拡張のための合成データで微調整されたFRモデルについて、提案手法の評価を行った。 その結果,モデルの強度や弱点を把握し,より深い解釈可能性を実現することができることがわかった。 https://github.com/mantonios107/attrs-fr-embs}{https://github.com/mantonios107/attrs-fr-embs

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