論文の概要: How Good is ChatGPT at Face Biometrics? A First Look into Recognition, Soft Biometrics, and Explainability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13641v2
• Date: Tue, 27 Feb 2024 11:00:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 21:18:26.103287
• Title: How Good is ChatGPT at Face Biometrics? A First Look into Recognition, Soft Biometrics, and Explainability
• Title（参考訳）: Face BiometricsのChatGPTはどれくらい良いか? 音声認識, ソフトバイオメトリックス, 説明可能性に関する一考察
• Authors: Ivan DeAndres-Tame, Ruben Tolosana, Ruben Vera-Rodriguez, Aythami Morales, Julian Fierrez, Javier Ortega-Garcia
• Abstract要約: ChatGPTは、誰でも大きな言語モデルと単純な会話で対話できる。 本稿では,ChatGPTによる顔認証,ソフトバイオメトリックス推定,結果の説明可能性などのタスクの実行能力について分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.85111188884935
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) such as GPT developed by OpenAI, have already shown astonishing results, introducing quick changes in our society. This has been intensified by the release of ChatGPT which allows anyone to interact in a simple conversational way with LLMs, without any experience in the field needed. As a result, ChatGPT has been rapidly applied to many different tasks such as code- and song-writer, education, virtual assistants, etc., showing impressive results for tasks for which it was not trained (zero-shot learning). The present study aims to explore the ability of ChatGPT, based on the recent GPT-4 multimodal LLM, for the task of face biometrics. In particular, we analyze the ability of ChatGPT to perform tasks such as face verification, soft-biometrics estimation, and explainability of the results. ChatGPT could be very valuable to further increase the explainability and transparency of automatic decisions in human scenarios. Experiments are carried out in order to evaluate the performance and robustness of ChatGPT, using popular public benchmarks and comparing the results with state-of-the-art methods in the field. The results achieved in this study show the potential of LLMs such as ChatGPT for face biometrics, especially to enhance explainability. For reproducibility reasons, we release all the code in GitHub.
• Abstract（参考訳）: OpenAI が開発した GPT などの大規模言語モデル (LLM) は,すでに驚くべき結果を示し,社会の急速な変化をもたらした。 これは chatgpt のリリースによって強化され、この分野の経験を一切必要とせずに、誰でも簡単に llms と会話できるようになっている。 その結果、chatgptは、コードやソングライター、教育、バーチャルアシスタントなど、多くの異なるタスクに急速に適用され、訓練を受けていないタスク(ゼロショット学習)の印象的な結果を示している。 本研究の目的は,顔バイオメトリクスの課題に対する最近のGPT-4マルチモーダルLCMに基づくChatGPTの能力を探ることである。 特に,ChatGPTの顔認証,ソフトバイオメトリックス推定,結果の説明可能性などのタスクの実行能力を分析した。 チャットGPTは、人間のシナリオにおける自動決定の説明可能性と透明性をさらに高めるために非常に有用である。 実験はChatGPTの性能とロバスト性を評価するため,一般的なベンチマークを用いて実験を行い,その結果を現場における最先端の手法と比較した。 本研究で得られた結果は, 顔バイオメトリックス, 特に説明可能性を高めるために, ChatGPT などの LLM の可能性を示している。 再現性のために、すべてのコードをgithubにリリースします。

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