本論文では、親族関係検証のためのグラフベースの親族推論（Graph-based Kinship Reasoning: GKR）ネットワークを提案します。このネットワークは、画像ペアから抽出された特徴量に対して効果的に関係推論を行うことを目指しています。既存の方法が主に差別的な特徴量を学習することに焦点を当てているのに対し、当手法は抽出された特徴量ペアを比較・融合し、親族関係を推論する方法に重点を置いています。提案されるGKRは、各周辺ノードが1つの特徴次元における情報比較を表し、中央ノードが周辺ノード間の情報伝達の橋渡しとなる星型グラフ（親族関係グラフ）を構築します。その後、GKRはこのグラフ上で再帰的なメッセージ伝達によって関係推論を行います。KinFaceW-IおよびKinFaceW-IIデータセットでの広範な実験結果により、提案されたGKRが最先端の手法を上回ることが示されています。