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#821
summarized by : yamada ryosuke
どんな論文か？
不確実性のモデル化は重要であるが，顔認識においてはほとんど検討されていない．先行研究としては顔画像の特徴をガウス分布としてモデル化することで不確実性を考慮していた．しかし，これではデータの不確実性が特徴学習にどのように影響するか不明確である．そこで，本論文では特徴空間における平均と分散を同時に学習することでData Uncertainty Learningを顔認識に適用する．
新規性
顔認識においては実応用を考えるとノイズ画像などが含まれることは容易に考えられる．そこで，従来検討されていなかったData Uncertainty Learningを顔認識に適用したことが新規性といえる．
結果
従来手法よりもMegaFaceなど多くの顔認識ベンチマークデータセットにおいて優れた認識率であった．さらに，分散を学習し推定することで推定された分散が非常に高い場合，その出力結果の信頼性は低いという顔認識システムにおけるrisk indicatorになる得る．
その他（なぜ通ったか？等）
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