論文の概要: VIGFace: Virtual Identity Generation for Privacy-Free Face Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08277v2
• Date: Tue, 03 Dec 2024 02:15:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:39:10.767418
• Title: VIGFace: Virtual Identity Generation for Privacy-Free Face Recognition
• Title（参考訳）: VIGFace:プライバシフリーの顔認識のための仮想ID生成
• Authors: Minsoo Kim, Min-Cheol Sagong, Gi Pyo Nam, Junghyun Cho, Ig-Jae Kim,
• Abstract要約: VIGFaceは合成顔画像を生成する新しいフレームワークである。 プライバシーや肖像画の権利を気にすることなく、仮想顔画像を作成することができる。 既存のイメージを組み込んだ効果的な拡張手法として機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.81887339529775
• License:
• Abstract: Deep learning-based face recognition continues to face challenges due to its reliance on huge datasets obtained from web crawling, which can be costly to gather and raise significant real-world privacy concerns. To address this issue, we propose VIGFace, a novel framework capable of generating synthetic facial images. Our idea originates from pre-assigning virtual identities in the feature space. Initially, we train the face recognition model using a real face dataset and create a feature space for both real and virtual identities, where virtual prototypes are orthogonal to other prototypes. Subsequently, we generate synthetic images by using the diffusion model based on the feature space. The diffusion model is capable of reconstructing authentic human facial representations from established real prototypes, while synthesizing virtual entities from devised virtual prototypes. Our proposed framework provides two significant benefits. Firstly, it allows one to create virtual facial images without concerns about privacy and portrait rights, guaranteeing that the generated virtual face images are clearly differentiated from existing individuals. Secondly, it serves as an effective augmentation method by incorporating real existing images. Further experiments demonstrate the superiority of our virtual face dataset and framework, outperforming the previous state-of-the-art on various face recognition benchmarks.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングベースの顔認識は、Webクローリングから得られる膨大なデータセットに依存しているため、依然として課題に直面している。 この問題に対処するために,合成顔画像を生成する新しいフレームワークであるVIGFaceを提案する。 私たちのアイデアは、機能空間の仮想IDを事前に割り当てることから生まれます。 当初、実際の顔データセットを使用して顔認識モデルをトレーニングし、仮想プロトタイプが他のプロトタイプと直交する現実と仮想両方の特徴空間を作成する。 次に,特徴空間に基づく拡散モデルを用いて合成画像を生成する。 拡散モデルは、確立された実際のプロトタイプから真の人間の顔表現を再構築し、考案された仮想プロトタイプから仮想エンティティを合成する。 提案するフレームワークには,2つの大きなメリットがあります。 まず、プライバシーや肖像画の権利を気にせずに仮想顔画像を作成することができ、生成された仮想顔画像が既存の人物と明確に区別されることを保証する。 第二に、既存の実像を組み込むことにより、効果的な拡張方法として機能する。 さらに、仮想顔データセットとフレームワークの優位性を実証し、様々な顔認識ベンチマークで過去の最先端を上回ります。

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