論文の概要: Multi-Task Faces (MTF) Data Set: A Legally and Ethically Compliant Collection of Face Images for Various Classification Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11882v2
• Date: Tue, 08 Apr 2025 13:38:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 05:34:12.149185
• Title: Multi-Task Faces (MTF) Data Set: A Legally and Ethically Compliant Collection of Face Images for Various Classification Tasks
• Title（参考訳）: Multi-Task Faces (MTF) データセット: 様々な分類課題に対する法的かつ倫理的に整合した顔画像の収集
• Authors: Rami Haffar, David Sánchez, Josep Domingo-Ferrer,
• Abstract要約: 我々は、人種、性別、年齢による顔認識や分類など、様々なタスクのために設計されたマルチタスク・フェイス(MTF)データセットを紹介する。 MTFデータセットには、640人の画像132,816枚を含む非キュレートセットと240人の画像5,246枚を手作業でキュレートしたセットの2つのバージョンがある。 どちらのデータセットもソースとして公開されており、著作権規則に完全に準拠した有名人画像が公開されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5502600490147196
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human facial data offers valuable potential for tackling classification problems, including face recognition, age estimation, gender identification, emotion analysis, and race classification. However, recent privacy regulations, particularly the EU General Data Protection Regulation, have restricted the collection and usage of human images in research. As a result, several previously published face data sets have been removed from the internet due to inadequate data collection methods and privacy concerns. While synthetic data sets have been suggested as an alternative, they fall short of accurately representing the real data distribution. Additionally, most existing data sets are labeled for just a single task, which limits their versatility. To address these limitations, we introduce the Multi-Task Face (MTF) data set, designed for various tasks, including face recognition and classification by race, gender, and age, as well as for aiding in training generative networks. The MTF data set comes in two versions: a non-curated set containing 132,816 images of 640 individuals and a manually curated set with 5,246 images of 240 individuals, meticulously selected to maximize their classification quality. Both data sets were ethically sourced, using publicly available celebrity images in full compliance with copyright regulations. Along with providing detailed descriptions of data collection and processing, we evaluated the effectiveness of the MTF data set in training five deep learning models across the aforementioned classification tasks, achieving up to 98.88\% accuracy for gender classification, 95.77\% for race classification, 97.60\% for age classification, and 79.87\% for face recognition with the ConvNeXT model. Both MTF data sets can be accessed through the following link. https://github.com/RamiHaf/MTF_data_set
• Abstract（参考訳）: 人間の顔データは、顔認識、年齢推定、性別識別、感情分析、人種分類など、分類問題に対処するための貴重な可能性を提供する。 しかし、最近のプライバシー規制、特にEU一般データ保護規則は、研究における人間の画像の収集と使用を制限している。 その結果、不適切なデータ収集方法やプライバシー上の懸念により、以前に公開されたいくつかの顔データセットがインターネットから削除された。 合成データセットは代替として提案されているが、実際のデータ分布を正確に表現できない。 さらに、既存のデータセットのほとんどは単一のタスクにラベル付けされているため、その汎用性は制限される。 これらの制約に対処するために、人種、性別、年齢による顔認識や分類、生成ネットワークのトレーニング支援など、様々なタスクのために設計されたマルチタスク・フェイス(MTF)データセットを導入する。 MTFデータセットには、640人の画像132,816枚を含む非キュレートセットと240人の画像5,246枚を手作業でキュレートしたセットの2つのバージョンがある。 どちらのデータセットも倫理的に源泉となり、著作権規則に完全に準拠する形で公開されている有名人画像を使用していた。 データ収集と処理の詳細な説明とともに、上記5つの深層学習モデルの学習におけるMCFデータセットの有効性を評価し、性別分類の精度98.88倍、人種分類の精度95.77倍、年齢分類の97.60倍、ConvNeXTモデルによる顔認識の79.87倍を達成した。 両方のMTFデータセットは、以下のリンクを通じてアクセスすることができる。 https://github.com/RamiHaf/MTF_data_set

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