論文の概要: Can GAN-induced Attribute Manipulations Impact Face Recognition?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.02941v1
- Date: Wed, 7 Sep 2022 05:26:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-08 12:29:40.088266
- Title: Can GAN-induced Attribute Manipulations Impact Face Recognition?
- Title（参考訳）: GANによる属性操作は顔認識に影響を及ぼすか?
- Authors: Sudipta Banerjee and Aditi Aggarwal and Arun Ross
- Abstract要約: 本研究では,GAN(Generative Adversarial Network)による属性操作が顔認識性能に及ぼす影響について検討した。
眼鏡や性欲のデジタル的変化を含むいくつかの属性操作は、顔認識を最大73%損なう可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.14373508358616
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Impact due to demographic factors such as age, sex, race, etc., has been
studied extensively in automated face recognition systems. However, the impact
of \textit{digitally modified} demographic and facial attributes on face
recognition is relatively under-explored. In this work, we study the effect of
attribute manipulations induced via generative adversarial networks (GANs) on
face recognition performance. We conduct experiments on the CelebA dataset by
intentionally modifying thirteen attributes using AttGAN and STGAN and
evaluating their impact on two deep learning-based face verification methods,
ArcFace and VGGFace. Our findings indicate that some attribute manipulations
involving eyeglasses and digital alteration of sex cues can significantly
impair face recognition by up to 73% and need further analysis.
- Abstract（参考訳）: 年齢、性別、人種などの要因による影響は、自動化された顔認識システムで広く研究されている。
しかし、textit{digitally modified}層と顔認識に対する顔属性の影響は、比較的未調査である。
本研究では,gans(generative adversarial network)による属性操作が顔認識性能に与える影響について検討する。
我々は,CelebAデータセット上で,AttGANとSTGANを用いて13の属性を意図的に修正し,それらがArcFaceとVGGFaceの2つの深層学習に基づく顔認証方法に与える影響を評価する。
以上の結果から,メガネによる属性操作や性差のデジタル化は,顔認識を最大73%阻害し,さらなる分析が必要であることが示唆された。
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