AAFACE: Attribute-aware Attentional Network for Face Recognition

要約

この論文では、補助モダリティとしてソフトバイオメトリック（SB）予測と主タスクとして顔認識（FR）を同時に実行する新しいマルチブランチニューラルネットワークを紹介します。
私たちが提案する AAFace というネットワークは、SB 属性を利用して FR 表現の識別能力を強化します。
この目標を達成するために、FR と SB 特徴マップの重み付け統合を実行する属性認識注意統合 (AAI) モジュールを提案します。
私たちが提案する AAI モジュールは、完全にコンテキスト認識型であるだけでなく、順次マルチスケール チャネルと空間サブモジュールを使用して入力特徴間の複雑な関係を学習することもできます。
実験結果は、最先端 (SoTA) SB 予測および FR 手法と比較して、提案したネットワークの優位性を検証します。

要約(オリジナル)

In this paper, we present a new multi-branch neural network that simultaneously performs soft biometric (SB) prediction as an auxiliary modality and face recognition (FR) as the main task. Our proposed network named AAFace utilizes SB attributes to enhance the discriminative ability of FR representation. To achieve this goal, we propose an attribute-aware attentional integration (AAI) module to perform weighted integration of FR with SB feature maps. Our proposed AAI module is not only fully context-aware but also capable of learning complex relationships between input features by means of the sequential multi-scale channel and spatial sub-modules. Experimental results verify the superiority of our proposed network compared with the state-of-the-art (SoTA) SB prediction and FR methods.

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