19日前
オクトゥプレット損失:画像解像度の変動に対して頑健な顔認識を実現する
Martin Knoche, Mohamed Elkadeem, Stefan Hörmann, Gerhard Rigoll

要約
画像の解像度、あるいは一般的に言うと画像品質は、現在の顔認識システムの性能において重要な役割を果たしている。この問題に対処するため、既存の顔認識モデルの微調整を通じて画像解像度の変動に対するロバスト性を向上させるために、一般的に用いられる三重損失(triplet loss)を新たなアプローチで組み合わせる手法を提案する。本手法では、八重損失(octuplet loss)を用いて、高解像度画像とその合成的に低解像度化された変種の関係性を、同時にそれらの識別ラベル(identity labels)と連携して活用する。提案手法による微調整により、複数の最先端手法が高解像度から低解像度への跨解像度(cross-resolution)顔認証において顕著な性能向上を達成した一方で、高解像度から高解像度への認証性能は著しく悪化することなく維持された。特に、FaceTransformerネットワークに本手法を適用した場合、挑戦的なXQLFWデータセットにおいて95.12%の顔認証精度を達成し、LFWデータベースでは99.73%の精度を記録した。さらに、低解像度から低解像度への顔認証精度についても、本手法の導入により有意な改善が見られた。本研究のコードを公開することで、既存のフレームワークへの八重損失のシームレスな統合を可能にした。