180204 Attention-aware Deep Reinforcement Learning for Video Face Recognition
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Attention-aware Deep Reinforcement Learning for Video Face Recognition, ICCV 2017
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180204 Attention-aware Deep Reinforcement Learning for Video Face Recognition
- 1. Attention-aware Deep Reinforcement Learning for Video Face Recognition Takanori Ogata
- 2. Self Introduction 緒方 貴紀 (@conta_) Co-Founder / Chief Research Officer @ABEJA, Inc. 基礎研究から、プロダクト開発、クラウドからGPUマシンの組み立てまで なんでもやります。
- 5. • 人の移動によりブラーがおこる • 画像の輝度が時系列で変わる • 顔の向きが変わる Þ１人の顔画像でも特徴に分散が出てしまう 見分けやすい顔だけ使っていきたい！ クオリティーの低そうな顔画像だけを取り除けないか？ 動画像の顔認証の難しさ
- 9. フレーム間の特徴の関係は顔認証する上で重要なヒントになりうる =>動画フレームから取り出した特徴をbi-directional LSTMを利用して時 系列に計算しtemporal-poolingを行う Temporal Representation Learning 動画AがN^Aフレームの顔画像 C_1: CNN(顔認証の特徴抽出機) bi-directional LSTM Temporal Representation (隣接するr個のみの特徴を計算)
- 10. (前置き) ２つの動画の顔を比較するときの距離の定義は下記の通り Attention-aware Deep Reinforcement Learning 𝑋" , 𝑋$ : シーケンス顔画像 a_i のことをこの論文ではAttention(hard attention)と呼んでいる
- 11. 多くの先行研究では、Attentionのweightを計算す る際にfeature vectorの関係を利用している しかしながら、一般的に顔認証の特徴抽出アルゴリ ズムはpose / illumination / expressionなどに不 変な特徴として学習させている => 顔の特徴空間だけでなく、顔画像から直接 Attentionを計算するようなアルゴリズムが良いの ではないか？ Attention-aware Deep Reinforcement Learning [Yang+, CVPR2017]
- 12. 今回の提案手法として、特徴空間からだけでなく、画像から直接 Attentionを計算出来るようにしたいので、強化学習させる際に、報酬を出 力するネットワークC_2を考えたい Attention-aware Deep Reinforcement Learning I_i: 画像空間からくる情報 M_i: 特徴空間からくる情報 C_2(I, M)を追加の教師データ無しに学習させるために、 エキスパートとして顔認証CNNである、C_1（x)の認識精度を活用する
- 13. 画像シーケンスから適切な画像をピックアップするには、2つの戦略が考えら れる (1) frame情報からダイレクトにクオリティーを計測し、高いものを持ってくる (2) クオリティーの低いものをStep by Stepで取り除いていく Þ(1)の戦略は教師データがないと厳しい、、、 (2)では、認証精度の増減を見るだけで良いので、ラベルなしでも出来る！ 今回の手法では(2)の方法を取る 顔認証にベストな画像を探すには？
- 14. 認証に利用する顔画像の組み合わせをStateとして、1枚ずつ画像を減ら していき、減らしたときの精度を計算 Þ精度が上がるような(落ちないような)組み合わせを求める 前の状態からの差分どうなったかの問題に落ちるので、Markov decision processに出来る -> 強化学習で解ける 基本的な戦略
- 21. Q関数はどう設計するのか 今回の手法ではQ関数の実装にNNを用いるが、その際2パターンの設計が考えられる • (1)Stateをinputにしてすべての取りうるactionに対するQ-valueを出力(DQN的なもの） • (2)Stateとactionを入れて、単一のQ-valueを出力 今回の場合、Stateが変わるたびにAction(Dropする場所)が変わってしまうので、(1)のパ ターンは難しい => よって今回は(2)のパターンを利用する
- 22. 画像xと特徴空間から計算されたvを入力として、Qを出力 するようなネットワーク v_iは4つのpartsからなる(２つの統計量をA,Bの動画から それぞれ出力、合計4つ) Q関数の実装 Drop前後での特徴の変化 State tのときに、aによってDropしたfeature h_aを引いたもの (これ合ってるの？ p^Aの定義と合わない気がするけど) そしてこれを最適化する Dropした後の特徴量の分散
- 23. アルゴリズム(学習)
- 25. 下記のデータセットで実験 • YouTube Face dataset (YTF) • Point- and-Shoot Challenge (PaSC) • Youtube celebrities dataset (YTC) BaseとなるCNNは論文中[40](Center Loss)を利用 Experiments [Wen+, ECCV2016]
- 26. ■SOTAの比較 deep FR以外には勝ってる Results on YouTube Face Dataset （deep FRは正面画像をきれいに 選んだりTriplet Lossの学習の際 にデータ選択を工夫しまくってる から負けてるだけなんだからね！ こっちの実装のほうが簡単なんだ からねっ！ By 著者）
- 27. ■Attentionの効果の比較 NANというAttention baseの手 法と比較 Temporal Ansamble(TR)と ADRLは効果がある（と言ってい る) Results on YouTube Face Dataset NAN [Yang+, CVPR2017] (彼らは自分らよりパワフルな ネットワーク使ってるけどな！By 著者)
- 28. Analysis on temporal representation learning Temporal Representationの周 辺の値と、Drop時のしきい値を変 えたときの実験結果 (縦軸は多分正答率、positive 250 + negative 250 = 500)
- 29. その他実験
- 30. Qでソートした結果の定性評価 Analysis on deep reinforcement learning
- 32. We are finding awesome researchers! Please contact us! Mail: recruit@abeja.asia https://www.wantedly.com/companies/abeja