論文の概要: If It's Not Enough, Make It So: Reducing Authentic Data Demand in Face Recognition through Synthetic Faces
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03537v2
- Date: Mon, 22 Apr 2024 23:15:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-24 18:46:42.495484
- Title: If It's Not Enough, Make It So: Reducing Authentic Data Demand in Face Recognition through Synthetic Faces
- Title（参考訳）: 十分でないなら、そのようにしよう:合成顔を通して顔認識における認証データの需要を減らす
- Authors: Andrea Atzori, Fadi Boutros, Naser Damer, Gianni Fenu, Mirko Marras,
- Abstract要約: 大規模な顔データセットは、主にWebベースのイメージから作成され、明示的なユーザの同意が欠如している。
本稿では,合成顔データを用いて効果的な顔認識モデルの訓練を行う方法について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.977459035497162
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advances in deep face recognition have spurred a growing demand for large, diverse, and manually annotated face datasets. Acquiring authentic, high-quality data for face recognition has proven to be a challenge, primarily due to privacy concerns. Large face datasets are primarily sourced from web-based images, lacking explicit user consent. In this paper, we examine whether and how synthetic face data can be used to train effective face recognition models with reduced reliance on authentic images, thereby mitigating data collection concerns. First, we explored the performance gap among recent state-of-the-art face recognition models, trained with synthetic data only and authentic (scarce) data only. Then, we deepened our analysis by training a state-of-the-art backbone with various combinations of synthetic and authentic data, gaining insights into optimizing the limited use of the latter for verification accuracy. Finally, we assessed the effectiveness of data augmentation approaches on synthetic and authentic data, with the same goal in mind. Our results highlighted the effectiveness of FR trained on combined datasets, particularly when combined with appropriate augmentation techniques.
- Abstract（参考訳）: 近年の深層顔認識の進歩は、大規模で多様で手動で注釈付けされた顔データセットの需要を増大させてきた。
顔認識のための真正で高品質なデータを取得することは、主にプライバシー上の懸念から、困難であることが証明されている。
大規模な顔データセットは、主にWebベースのイメージから作成され、明示的なユーザの同意が欠如している。
本稿では,合成顔データを用いて実画像に頼らずに効果的な顔認識モデルを訓練し,データ収集の懸念を緩和する方法について検討する。
まず,最新の顔認識モデルの性能ギャップについて検討し,合成データのみと認証データのみを用いて訓練した。
そこで我々は,最先端のバックボーンを様々な合成データと認証データの組み合わせで訓練することにより,分析をより深め,検証精度の確保のために,後者の限られた使用法を最適化するための洞察を得た。
最後に、同じ目的を念頭において、データ拡張アプローチが合成データおよび認証データに与える影響を評価した。
以上の結果から,統合データセットでトレーニングしたFRの有効性,特に適切な拡張手法と組み合わせた場合のFRの有効性が明らかとなった。
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