論文の概要: Unsupervised Face Recognition using Unlabeled Synthetic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07371v1
• Date: Mon, 14 Nov 2022 14:05:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 18:42:42.612062
• Title: Unsupervised Face Recognition using Unlabeled Synthetic Data
• Title（参考訳）: ラベルなし合成データを用いた教師なし顔認識
• Authors: Fadi Boutros, Marcel Klemt, Meiling Fang, Arjan Kuijper and Naser Damer
• Abstract要約: ラベルなし合成データ(U SynthFace)に基づく教師なし顔認識モデルを提案する。 提案したU SynthFaceは、同一の合成インスタンスの2つの拡張画像の類似性を最大化することを学ぶ。 ラベルなし合成データを用いた比較的高い認識精度を実現するためのU SynthFaceの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.494722503803196
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Over the past years, the main research innovations in face recognition focused on training deep neural networks on large-scale identity-labeled datasets using variations of multi-class classification losses. However, many of these datasets are retreated by their creators due to increased privacy and ethical concerns. Very recently, privacy-friendly synthetic data has been proposed as an alternative to privacy-sensitive authentic data to comply with privacy regulations and to ensure the continuity of face recognition research. In this paper, we propose an unsupervised face recognition model based on unlabeled synthetic data (USynthFace). Our proposed USynthFace learns to maximize the similarity between two augmented images of the same synthetic instance. We enable this by a large set of geometric and color transformations in addition to GAN-based augmentation that contributes to the USynthFace model training. We also conduct numerous empirical studies on different components of our USynthFace. With the proposed set of augmentation operations, we proved the effectiveness of our USynthFace in achieving relatively high recognition accuracies using unlabeled synthetic data.
• Abstract（参考訳）: 過去数年間、顔認識における主要な研究革新は、マルチクラス分類損失のバリエーションを用いて、大規模アイデンティティラベルデータセットでディープニューラルネットワークをトレーニングすることに焦点を当てた。 しかしながら、これらのデータセットの多くは、プライバシーと倫理的懸念の高まりにより、作成者によって取り下げられている。 プライバシーに優しい合成データは、プライバシー規制に準拠し、顔認識研究の継続性を確保するために、プライバシーに敏感な認証データに代わるものとして提案されている。 本稿では,ラベルなし合成データ(USynthFace)に基づく教師なし顔認識モデルを提案する。 提案するusynthfaceは,同一インスタンスの2つの拡張画像間の類似性を最大化する。 私たちはこれを,usynthfaceモデルのトレーニングに寄与するganベースの拡張に加えて,幾何および色変換の大規模なセットによって実現します。 また,USynthFaceのさまざまなコンポーネントについて,多数の実証的研究を行った。 提案する拡張操作により,ラベルなし合成データを用いた比較的高い認識精度を達成するためのusynthfaceの有効性を実証した。

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