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DEEP LEARNING JP
[DL Papers]
http://deeplearning.jp/
"Deep Face Recognition: A Survey"
Mei Wang, Weihong Deng
Presentater: Koichiro Tamura, Matsuo Lab. M2
2. 書誌情報
• タイトル: Deep Face Recognition: A Survey
• https://arxiv.org/abs/1804.06655
• Submitted on 18 Apr 2018 (v1), last revised 28 Sep 2018 (this version, v7)
• 著者: Mei Wang, Weihong Deng
• 顔認識にまつわる研究をまとめたサーベイ論文
• DLによるFace Recognition(FR)のAlgorithmsおよびloss functionの研究の発展に関する体系的な整理
• Face Processingにおいて,「one-to-many augmentation」と「many-to-one normalization」の研究における
体系的整理
• データセットとおよび訓練・評価のプロトコルの整理
• Anti-spoofingをはじめとした12の課題の提示
3. 目次 *論文と構成を少し変えています
1. Background
2. Components and Definition
3. Network architecture & Loss function
4. Face processing
5. Dataset
6. Training & Evaluation Protocol
7. Problems
5. Components and Definition
• FRの全体のシステムとして,
1. Face Detection => 本論文の範囲外(Deep Learning for Understanding Faces: Machines May Be Just as Good, or Better, than Humans)
2. Face Alignment => 本論文の範囲外(Deep Learning for Understanding Faces: Machines May Be Just as Good, or Better, than Humans)
3. Deep Face Recognition
• FRのタスクは,大きく以下の2つに分類
1. Face Verification: 1対1の類似度判定タスク
2. Face identification: 1=>多の類似度判定タスク
• データは,以下の2つに分類
1. Gallery: 既知の(顔)画像
2. Probe: 未知の(顔)画像
• Face identificationも
• Closed-set identification: Probe ∈ Gallery
• Open-set identification: Probe ∉ Gallery
14. Special architectures, Joint alignment-representation network
• FRのための特別なarchitecturesも提案されている
• Light CNN: max-feature-map(MFM, maxoutという活性化関数自体を学習する手法をfully connected layerに導
入したもの)を用いている
• A Light CNN for Deep Face Representation with Noisy Labels
• Binary CNN
• One-to- many face recognition with bilinear cnns
• Trunk CNN
• Face recognition with contrastive convolution
• Pairwise relational network(PRN)
• Pairwise relational networks for face recognition
• Conditional CNN(c-CNN)
• Conditional convolutional neural network for modality-aware face recognition
• FRにおいて,Face Detectionから何から何までend-to-endでやってしまうという研究も存在
• Joint registration and representation learning for unconstrained face identification
33. Problems
1. Cross-Pose Face Recognition
• 正面を向いた画像が少ない
• One-to-many normalizationなどで克服を試みる
2. Cross-Age Face Recognition
• 認証に用いるのに,経年変化するという決定的な課題
• 年齢を追加
• 年齢で条件付けた画像をGANで生成
3. Makeup Face Recognition
• メイクすると誰か分からなくなる問題(汎用課題)
• ノーメイクの画像を生成する手法などが提案
4. NIR-VIS Face Recognition
• くらいシーンでのFRの問題
5. Low-Resolution Face Recognition
• 画質の問題
6. Photo-Sketch Face Recognition
34. Problems
7. Low-Shot Face Recognition
• 実用では,とても少ないデータセット(1枚の場合も)で特定する必要がある場合も
8. Set/Template-Based Face Recognition
• Probe/gallery共にデータのセット(単一画像でない)である場合
9. Video Face Recognition
• VideoでFRを行う必要がある場合
10. 3D Face Recognition
• 3DでFRすることができる手法はまだ少ない
11. Partial Face Recognition
• 部分的な写りこみだと難しい
12. Face Anti-spoofing
• Print attack, replay attach, 3dマスクなどの学習に対する攻撃は驚異
13. Face Recognition for Mobile Devices
• モバイルでFRできるかどうか