論文の概要: OpenFilter: A Framework to Democratize Research Access to Social Media AR Filters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12319v1
• Date: Tue, 19 Jul 2022 17:05:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-31 14:14:56.179453
• Title: OpenFilter: A Framework to Democratize Research Access to Social Media AR Filters
• Title（参考訳）: OpenFilter: ソーシャルメディアARフィルタの研究アクセスを民主化するためのフレームワーク
• Authors: Piera Riccio and Bill Psomas and Francesco Galati and Francisco Escolano and Thomas Hofmann and Nuria Oliver
• Abstract要約: ソーシャルメディアプラットフォームで利用可能なARフィルタを、既存の顔の大規模なコレクションに適用するためのフレームワークであるOpenFilterを提示する。 また、FairBeautyとB-LFWも公開しているFairFaceとLFWデータセットの2つの美しいバージョンを共有しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.789786314914858
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Augmented Reality or AR filters on selfies have become very popular on social media platforms for a variety of applications, including marketing, entertainment and aesthetics. Given the wide adoption of AR face filters and the importance of faces in our social structures and relations, there is increased interest by the scientific community to analyze the impact of such filters from a psychological, artistic and sociological perspective. However, there are few quantitative analyses in this area mainly due to a lack of publicly available datasets of facial images with applied AR filters. The proprietary, close nature of most social media platforms does not allow users, scientists and practitioners to access the code and the details of the available AR face filters. Scraping faces from these platforms to collect data is ethically unacceptable and should, therefore, be avoided in research. In this paper, we present OpenFilter, a flexible framework to apply AR filters available in social media platforms on existing large collections of human faces. Moreover, we share FairBeauty and B-LFW, two beautified versions of the publicly available FairFace and LFW datasets and we outline insights derived from the analysis of these beautified datasets.
• Abstract（参考訳）: 自撮りの拡張現実(AR)フィルターは、マーケティング、エンターテイメント、美学など、さまざまな用途のソーシャルメディアプラットフォームで非常に人気がある。 社会構造や関係におけるAR顔フィルターの普及と顔の重要性を考えると、そのようなフィルターが心理的、芸術的、社会学的に与える影響を分析することへの科学コミュニティの関心が高まっている。 しかし、この領域では、主にARフィルタを用いた顔画像の公開データセットが欠如しているため、定量分析は少ない。 ほとんどのソーシャルメディアプラットフォームのプロプライエタリで密接な性質は、ユーザや科学者、実践者がコードや利用可能なAR顔フィルターの詳細にアクセスできない。 これらのプラットフォームからデータを収集するために顔を切り取ることは倫理的に受け入れられず、研究で避けるべきである。 本稿では、ソーシャルメディアプラットフォームで利用可能なARフィルタを、既存の顔の大規模なコレクションに適用するためのフレキシブルなフレームワークOpenFilterを提案する。 さらに、FairBeautyとB-LFWの2つの美化バージョンを共有し、これらの美化データセットの分析から得られた知見を概説する。

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