論文の概要: DigiFace-1M: 1 Million Digital Face Images for Face Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02579v1
• Date: Wed, 5 Oct 2022 22:02:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 16:46:59.647302
• Title: DigiFace-1M: 1 Million Digital Face Images for Face Recognition
• Title（参考訳）: DigiFace-1M: 顔認識のための100万のデジタル顔画像
• Authors: Gwangbin Bae, Martin de La Gorce, Tadas Baltrusaitis, Charlie Hewitt, Dong Chen, Julien Valentin, Roberto Cipolla, Jingjing Shen
• Abstract要約: 最先端の顔認識モデルは、Wildデータセットのラベル付き顔に対して99.8%以上の精度で達成されている。 コンピュータグラフィックスパイプラインを用いてデジタル顔の描画によって得られた顔認識のための大規模合成データセットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.31469201712699
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: State-of-the-art face recognition models show impressive accuracy, achieving over 99.8% on Labeled Faces in the Wild (LFW) dataset. Such models are trained on large-scale datasets that contain millions of real human face images collected from the internet. Web-crawled face images are severely biased (in terms of race, lighting, make-up, etc) and often contain label noise. More importantly, the face images are collected without explicit consent, raising ethical concerns. To avoid such problems, we introduce a large-scale synthetic dataset for face recognition, obtained by rendering digital faces using a computer graphics pipeline. We first demonstrate that aggressive data augmentation can significantly reduce the synthetic-to-real domain gap. Having full control over the rendering pipeline, we also study how each attribute (e.g., variation in facial pose, accessories and textures) affects the accuracy. Compared to SynFace, a recent method trained on GAN-generated synthetic faces, we reduce the error rate on LFW by 52.5% (accuracy from 91.93% to 96.17%). By fine-tuning the network on a smaller number of real face images that could reasonably be obtained with consent, we achieve accuracy that is comparable to the methods trained on millions of real face images.
• Abstract（参考訳）: 最先端の顔認識モデルは、LFWデータセットで99.8%以上の精度で達成されている。 このようなモデルは、インターネットから収集された数百万の実際の顔画像を含む大規模データセットでトレーニングされる。 ウェブクローリングされた顔画像は(人種、照明、メイクアップなど)ひどく偏りがあり、しばしばラベルノイズを含んでいる。 さらに重要なのは、顔画像は明示的な同意なしに収集され、倫理的懸念が高まることだ。 このような問題を避けるため、コンピュータグラフィックスパイプラインを用いてデジタル顔の描画によって得られる顔認識のための大規模な合成データセットを導入する。 まず,アグレッシブなデータ拡張が合成と実領域のギャップを大幅に削減できることを実証する。 レンダリングパイプラインを完全に制御すると同時に,各属性(顔のポーズやアクセサリ,テクスチャの変化など)が精度に与える影響についても検討する。 GAN合成顔で訓練された最近のSynFaceと比較して、LFWの誤差率を52.5%削減する(精度は91.93%から96.17%)。 ネットワークを少数の実顔画像に微調整し、同意を得て合理的に取得することで、何百万もの実顔画像で訓練された方法に匹敵する精度を得る。

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