論文の概要: Synthetic Data for Face Recognition: Current State and Future Prospects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01021v1
- Date: Mon, 1 May 2023 18:25:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-03 16:19:17.349865
- Title: Synthetic Data for Face Recognition: Current State and Future Prospects
- Title（参考訳）: 顔認識のための合成データ:現状と今後の展望
- Authors: Fadi Boutros, Vitomir Struc, Julian Fierrez, Naser Damer
- Abstract要約: 本研究の目的は,顔認識における合成顔データの利用事例を明確かつ構造化した画像を提供することである。
本稿では,顔認識における合成データの利用に直面する課題と,顔認識分野における合成データの今後の展望について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.288753326973984
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Over the past years, deep learning capabilities and the availability of
large-scale training datasets advanced rapidly, leading to breakthroughs in
face recognition accuracy. However, these technologies are foreseen to face a
major challenge in the next years due to the legal and ethical concerns about
using authentic biometric data in AI model training and evaluation along with
increasingly utilizing data-hungry state-of-the-art deep learning models. With
the recent advances in deep generative models and their success in generating
realistic and high-resolution synthetic image data, privacy-friendly synthetic
data has been recently proposed as an alternative to privacy-sensitive
authentic data to overcome the challenges of using authentic data in face
recognition development. This work aims at providing a clear and structured
picture of the use-cases taxonomy of synthetic face data in face recognition
along with the recent emerging advances of face recognition models developed on
the bases of synthetic data. We also discuss the challenges facing the use of
synthetic data in face recognition development and several future prospects of
synthetic data in the domain of face recognition.
- Abstract（参考訳）: 過去数年間で、ディープラーニング機能と大規模トレーニングデータセットの可用性が急速に向上し、顔認識精度が飛躍的に向上した。
しかし、これらの技術は、AIモデルのトレーニングと評価に本物のバイオメトリックデータを使用することに対する法的および倫理的な懸念と、ますます最先端のディープラーニングモデルを活用することによる、今後数年間で大きな課題に直面している。
近年の深層生成モデルの進歩と、リアルで高解像度な合成画像データの生成の成功により、プライバシフレンドリーな合成データは、顔認識開発において真正なデータを使用するという課題を克服するプライバシに敏感な真正なデータに代わるものとして最近提案されている。
本研究の目的は, 顔認識における合成顔データの利用事例と, 合成顔データに基づく顔認識モデルの最近の進歩を, 明確かつ構造化した画像を提供することである。
また,顔認識開発における合成データの利用が直面する課題と,顔認識分野における合成データの今後の展望について述べる。
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