論文の概要: Pore-scale Image Patch Dataset and A Comparative Evaluation of Pore-scale Facial Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.00381v1
• Date: Sat, 29 Nov 2025 08:14:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.208398
• Title: Pore-scale Image Patch Dataset and A Comparative Evaluation of Pore-scale Facial Features
• Title（参考訳）: 多孔質画像パッチデータセットと多孔質顔の特徴の比較評価
• Authors: Dong Li, HuaLiang Lin, JiaYu Li,
• Abstract要約: 顔面皮膚領域の弱テクスチャー特性は、顔の動き解析や3次元顔再構成などの応用において、局所的な記述子マッチングに重大な課題をもたらす。 ディープラーニングベースの記述子は多くのアプリケーションで従来の手書き記述子よりも優れた性能を示している。 本稿では,高品質な多孔質画像パッチデータセットであるPorePatchデータセットを提案し,合理的な評価ベンチマークを確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.466460498088576
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The weak-texture nature of facial skin regions presents significant challenges for local descriptor matching in applications such as facial motion analysis and 3D face reconstruction. Although deep learning-based descriptors have demonstrated superior performance to traditional hand-crafted descriptors in many applications, the scarcity of pore-scale image patch datasets has hindered their further development in the facial domain. In this paper, we propose the PorePatch dataset, a high-quality pore-scale image patch dataset, and establish a rational evaluation benchmark. We introduce a Data-Model Co-Evolution (DMCE) framework to generate a progressively refined, high-quality dataset from high-resolution facial images. We then train existing SOTA models on our dataset and conduct extensive experiments. Our results show that the SOTA model achieves a FPR95 value of 1.91% on the matching task, outperforming PSIFT (22.41%) by a margin of 20.5%. However, its advantage is diminished in the 3D reconstruction task, where its overall performance is not significantly better than that of traditional descriptors. This indicates that deep learning descriptors still have limitations in addressing the challenges of facial weak-texture regions, and much work remains to be done in this field.
• Abstract（参考訳）: 顔面皮膚領域の弱テクスチャー特性は、顔の動き解析や3次元顔再構成などの応用において、局所的な記述子マッチングに重大な課題をもたらす。 ディープラーニングベースの記述子は、多くのアプリケーションにおいて、従来の手書き記述子よりも優れた性能を示しているが、毛穴スケールの画像パッチデータセットの不足は、顔領域におけるさらなる発展を妨げる。 本稿では,高品質な多孔質画像パッチデータセットであるPorePatchデータセットを提案し,合理的な評価ベンチマークを確立する。 我々は、高解像度の顔画像から徐々に洗練され、高品質なデータセットを生成するために、データモデル共進化(DMCE)フレームワークを導入する。 次に、既存のSOTAモデルをデータセットでトレーニングし、広範な実験を行います。 その結果,SOTAモデルはFPR95値1.91%をマッチングタスクで達成し,PSIFT(22.41%)のマージンを20.5%上回った。 しかし,従来のディスクリプタに比べて全体的な性能はそれほど良くない3次元再構成作業において,その優位性は低下している。 これは、深層学習記述子は、顔の弱いテクスチャ領域の課題に対処する上で、まだ限界があることを示している。

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