抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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深い顔認識が広く探求されているが,大規模な内部データセットにおいて顕著な進歩が達成されているにもかかわらず,あいまいな顔認識はあまり注目されていない。クラス内コンパクト性とクラス間不一致を目標とする顔特徴埋め込みは,高いクラス内多様性とクラス間類似性が,あいまいな顔認識データセット上で非常に一般的であるので,非常に挑戦的である。本報告では,DFW2019チャレンジに対する著者らの提出の技術的詳細を示した。顔検出とアラインメントのためのRetinaFaceと顔特徴埋込みのためのArcFaceを用いることによって,DFW2019チャレンジに関する最先端の性能を達成した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】