論文の概要: Synthetic Face Ageing: Evaluation, Analysis and Facilitation of Age-Robust Facial Recognition Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06932v1
- Date: Mon, 10 Jun 2024 14:27:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-12 17:35:03.957390
- Title: Synthetic Face Ageing: Evaluation, Analysis and Facilitation of Age-Robust Facial Recognition Algorithms
- Title（参考訳）: 顔の合成・分析・ファシリテーション : 顔の老化認識アルゴリズムの評価・分析・ファシリテーション
- Authors: Wang Yao, Muhammad Ali Farooq, Joseph Lemley, Peter Corcoran,
- Abstract要約: 顔認識モデルのロバスト性を向上させるため,合成年齢データの利用の可能性を検討する。
合成老化画像を用いた画像の認識率は, 年齢差40歳以上の画像において, ベースラインモデルの結果よりも3.33%高い値を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0499611180329804
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The ability to accurately recognize an individual's face with respect to human aging factor holds significant importance for various private as well as government sectors such as customs and public security bureaus, passport office, and national database systems. Therefore, developing a robust age-invariant face recognition system is of crucial importance to address the challenges posed by ageing and maintain the reliability and accuracy of facial recognition technology. In this research work, the focus is to explore the feasibility of utilizing synthetic ageing data to improve the robustness of face recognition models that can eventually help in recognizing people at broader age intervals. To achieve this, we first design set of experiments to evaluate state-of-the-art synthetic ageing methods. In the next stage we explore the effect of age intervals on a current deep learning-based face recognition algorithm by using synthetic ageing data as well as real ageing data to perform rigorous training and validation. Moreover, these synthetic age data have been used in facilitating face recognition algorithms. Experimental results show that the recognition rate of the model trained on synthetic ageing images is 3.33% higher than the results of the baseline model when tested on images with an age gap of 40 years, which prove the potential of synthetic age data which has been quantified to enhance the performance of age-invariant face recognition systems.
- Abstract（参考訳）: ヒトの老化要因に対する個人の顔を正確に認識する能力は、税関や治安局、パスポートオフィス、国立データベースシステムなど、様々な民間や政府機関にとって重要な意味を持つ。
したがって, 顔認識技術の信頼性と精度の維持と老化に伴う課題に対処するためには, 頑健な年齢不変顔認証システムの開発が重要である。
本研究は, より広い年齢層での認知に役立つ顔認識モデルの堅牢性を向上させるために, 合成老化データの利用の可能性を検討することを目的とする。
これを実現するために,我々はまず,最先端の合成時効法を評価するための実験セットを設計した。
次の段階では、合成年齢データと実年齢データを用いて、現在の深層学習に基づく顔認識アルゴリズムにおける年齢間隔の影響を調査し、厳密なトレーニングと検証を行う。
さらに、これらの合成年齢データは、顔認識アルゴリズムの促進に利用されてきた。
実験結果から, 年齢差40年画像を用いた場合, 合成年齢画像の認識率はベースラインモデルよりも3.33%高く, 年齢不変顔認識システムの性能を高めるために定量化されている合成年齢データの可能性が確認された。
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