論文の概要: SDFD: Building a Versatile Synthetic Face Image Dataset with Diverse Attributes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17255v1
• Date: Fri, 26 Apr 2024 08:51:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-29 13:34:31.377743
• Title: SDFD: Building a Versatile Synthetic Face Image Dataset with Diverse Attributes
• Title（参考訳）: SDFD: 多様な属性を持つヴァーサタイル合成顔画像データセットの構築
• Authors: Georgia Baltsou, Ioannis Sarridis, Christos Koutlis, Symeon Papadopoulos,
• Abstract要約: 顔の多様性の幅広いスペクトルをキャプチャする合成顔画像データセットを生成する手法を提案する。 具体的には、我々のアプローチは人口統計学とバイオメトリックスを統合するだけでなく、メイクアップ、ヘアスタイル、アクセサリーといった非永続的な特徴も統合しています。 これらのプロンプトは、高品質なリアル画像の包括的なデータセットを生成する際に、最先端のテキスト・ツー・イメージモデルを導く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.966767182001755
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: AI systems rely on extensive training on large datasets to address various tasks. However, image-based systems, particularly those used for demographic attribute prediction, face significant challenges. Many current face image datasets primarily focus on demographic factors such as age, gender, and skin tone, overlooking other crucial facial attributes like hairstyle and accessories. This narrow focus limits the diversity of the data and consequently the robustness of AI systems trained on them. This work aims to address this limitation by proposing a methodology for generating synthetic face image datasets that capture a broader spectrum of facial diversity. Specifically, our approach integrates a systematic prompt formulation strategy, encompassing not only demographics and biometrics but also non-permanent traits like make-up, hairstyle, and accessories. These prompts guide a state-of-the-art text-to-image model in generating a comprehensive dataset of high-quality realistic images and can be used as an evaluation set in face analysis systems. Compared to existing datasets, our proposed dataset proves equally or more challenging in image classification tasks while being much smaller in size.
• Abstract（参考訳）: AIシステムは、さまざまなタスクに対処するために、大規模なデータセットの広範なトレーニングに依存している。 しかし、画像ベースのシステム、特に人口統計学的属性予測に使用されるシステムは、重大な課題に直面している。 現在の顔画像データセットの多くは、主に年齢、性別、肌のトーンなどの人口統計要因に焦点を当てており、ヘアスタイルやアクセサリーのような他の重要な顔の特徴を見下ろしている。 この狭い焦点はデータの多様性を制限し、結果としてトレーニングされたAIシステムの堅牢性も制限される。 この研究は、顔の多様性の幅広いスペクトルをキャプチャする合成顔画像データセットを生成する方法論を提案することで、この制限に対処することを目的としている。 具体的には、人口統計学やバイオメトリックスだけでなく、メイクアップ、ヘアスタイル、アクセサリーといった非永続的な特徴を包含する、体系的な迅速な定式化戦略を統合する。 これらのプロンプトは、高品質なリアル画像の包括的なデータセットを生成する際に、最先端のテキスト・トゥ・イメージモデルを示し、顔分析システムで評価セットとして使用できる。 既存のデータセットと比較して,提案データセットは画像分類タスクにおいて,サイズがはるかに小さく,等しく,あるいはそれ以上の困難さを証明している。

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