論文の概要: VerLM: Explaining Face Verification Using Natural Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.01798v1
• Date: Mon, 05 Jan 2026 05:16:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 16:25:22.769156
• Title: VerLM: Explaining Face Verification Using Natural Language
• Title（参考訳）: VerLM: 自然言語による顔認証の説明
• Authors: Syed Abdul Hannan, Hazim Bukhari, Thomas Cantalapiedra, Eman Ansar, Massa Baali, Rita Singh, Bhiksha Raj,
• Abstract要約: 顔認証のための革新的視覚言語モデル(VLM)を提案する。 我々のモデルは2つの補完的な説明スタイルを用いて一意に訓練されている。 提案するVLMは,高度な特徴抽出技術と高度な推論機能を統合し,検証プロセスの明瞭な記述を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.56081916981731
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Face verification systems have seen substantial advancements; however, they often lack transparency in their decision-making processes. In this paper, we introduce an innovative Vision-Language Model (VLM) for Face Verification, which not only accurately determines if two face images depict the same individual but also explicitly explains the rationale behind its decisions. Our model is uniquely trained using two complementary explanation styles: (1) concise explanations that summarize the key factors influencing its decision, and (2) comprehensive explanations detailing the specific differences observed between the images. We adapt and enhance a state-of-the-art modeling approach originally designed for audio-based differentiation to suit visual inputs effectively. This cross-modal transfer significantly improves our model's accuracy and interpretability. The proposed VLM integrates sophisticated feature extraction techniques with advanced reasoning capabilities, enabling clear articulation of its verification process. Our approach demonstrates superior performance, surpassing baseline methods and existing models. These findings highlight the immense potential of vision language models in face verification set up, contributing to more transparent, reliable, and explainable face verification systems.
• Abstract（参考訳）: 顔認証システムは大幅に進歩してきたが、意思決定プロセスにおいて透明性が欠如していることが多い。 本稿では、2つの顔画像が同一人物を描写しているかどうかを正確に判定するだけでなく、その決定の背後にある理論的根拠を明示的に説明する、顔検証のための革新的な視覚言語モデル(VLM)を提案する。 本モデルは,(1)決定に影響を及ぼす重要な要因を要約した簡潔な説明文,(2)画像間の特異な違いを詳述した包括的説明文の2つの相補的説明文を用いて,一意に訓練されている。 我々は、視覚入力に効果的に適合するように、もともとオーディオベースの微分のために設計された最先端のモデリングアプローチを適応し、強化する。 このクロスモーダル転送はモデルの精度と解釈可能性を大幅に向上させる。 提案するVLMは,高度な特徴抽出技術と高度な推論機能を統合し,検証プロセスの明瞭な記述を可能にする。 提案手法は,ベースライン手法や既存モデルよりも優れた性能を示す。 これらの知見は、顔認証設定における視覚言語モデルの膨大な可能性を強調し、より透明で信頼性があり、説明可能な顔認証システムに寄与する。

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