그래프 기반 친척 관계 추론 네트워크

본 논문에서는 친척 관계 검증을 위한 그래프 기반의 친척 관계 추론(GKR) 네트워크를 제안합니다. 이 방법은 이미지 쌍에서 추출된 특징들에 대해 효과적으로 관계 추론을 수행하는 것을 목표로 합니다. 기존의 대부분 방법들이 차별적인 특징 학습에 중점을 둔 것과 달리, 본 연구는 추출된 특징 쌍을 비교하고 융합하여 친척 관계를 추론하는 방법에 주목합니다. 제안된 GKR은 각 외곽 노드가 하나의 특징 차원에서 정보 비교를 나타내고, 중심 노드가 외곽 노드 간의 정보 교환을 연결하는 역할을 하는 별형 그래프인 '친척 관계 그래프'를 구축합니다. 그런 다음 GKR은 이 그래프에서 재귀적 메시지 전달을 통해 관계 추론을 수행합니다. KinFaceW-I와 KinFaceW-II 데이터셋에 대한 광범위한 실험 결과는 제안된 GKR이 최신 기술들을 능가함을 보여줍니다.