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2025-08-13 更新
Foundation versus Domain-specific Models: Performance Comparison, Fusion, and Explainability in Face Recognition
Authors:Redwan Sony, Parisa Farmanifard, Arun Ross, Anil K. Jain
In this paper, we address the following question: How do generic foundation models (e.g., CLIP, BLIP, GPT-4o, Grok-4) compare against a domain-specific face recognition model (viz., AdaFace or ArcFace) on the face recognition task? Through a series of experiments involving several foundation models and benchmark datasets, we report the following findings: (a) In all face benchmark datasets considered, domain-specific models outperformed zero-shot foundation models. (b) The performance of zero-shot generic foundation models improved on over-segmented face images compared to tightly cropped faces, thereby suggesting the importance of contextual clues. (c) A simple score-level fusion of a foundation model with a domain-specific face recognition model improved the accuracy at low false match rates. (d) Foundation models, such as GPT-4o and Grok-4, are able to provide explainability to the face recognition pipeline. In some instances, foundation models are even able to resolve low-confidence decisions made by AdaFace, thereby reiterating the importance of combining domain-specific face recognition models with generic foundation models in a judicious manner.
本文旨在回答以下问题：在人脸识别任务中，通用基础模型（如CLIP、BLIP、GPT-4o、Grok-4）与特定领域的人脸识别模型（如AdaFace或ArcFace）相比表现如何？通过涉及多个基础模型和基准数据集的一系列实验，我们报告了以下发现：（a）在所有人脸基准数据集上，特定领域的模型都优于零样本基础模型。（b）与紧密裁剪的人脸图像相比，零样本通用基础模型在过度分割的人脸图像上的表现有所改善，这表明了上下文线索的重要性。（c）基础模型与特定领域的人脸识别模型的简单分数级融合，在较低的误匹配率下提高了准确性。（d）GPT-4o和Grok-4等基础模型能够为人脸识别流程提供可解释性。在某些情况下，基础模型甚至能够解决AdaFace做出的低信心决策，从而再次强调以谨慎的方式将特定领域的人脸识别模型与通用基础模型相结合的重要性。
论文及项目相关链接
PDF Accepted at the International Conference on Computer Vision (ICCV) 2025 Workshop
Summary
人脸识别领域中，通用基础模型（如CLIP、BLIP、GPT-4o、Grok-4）与特定领域的面部识别模型（如AdaFace或ArcFace）之间的比较。实验结果显示，特定领域的模型在人脸识别任务上表现更佳；零样本通用基础模型在过分割的面部图像上的性能有所提升；融合通用基础模型和特定领域面部识别模型的分数层次可提高低误报率的准确性；GPT-4o等模型可为人脸识别流程提供解释性，有助于解决某些低置信度的决策。
Key Takeaways
- 在人脸识别任务中，特定领域的面部识别模型（如AdaFace或ArcFace）表现优于通用基础模型（如CLIP、BLIP等）。
- 零样本通用基础模型在过分割的面部图像上的性能有所提升，表明上下文线索的重要性。
- 通过简单分数层次的融合，通用基础模型和特定领域面部识别模型的结合可以提高低误报率的准确性。
- 通用基础模型如GPT-4o和Grok-4能够为人脸识别流程提供解释性。
- 这些模型能够在某些情况下解决由特定领域模型做出的低置信度决策。
- 结合使用通用基础模型和特定领域模型是提升人脸识别性能的有效方式。
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