論文の概要: Synthetic Counterfactual Faces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13922v1
• Date: Thu, 18 Jul 2024 22:22:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 19:23:11.963732
• Title: Synthetic Counterfactual Faces
• Title（参考訳）: 合成対物顔
• Authors: Guruprasad V Ramesh, Harrison Rosenberg, Ashish Hooda, Kassem Fawaz,
• Abstract要約: 我々は、ターゲットとなる、対実的で高品質な合成顔データを構築するための生成AIフレームワークを構築します。 私たちのパイプラインには、顔認識システム感度評価や画像理解システムプローブなど、多くのユースケースがあります。 商用ビジョンモデルにおける顔生成パイプラインの有効性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.132161819463043
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Computer vision systems have been deployed in various applications involving biometrics like human faces. These systems can identify social media users, search for missing persons, and verify identity of individuals. While computer vision models are often evaluated for accuracy on available benchmarks, more annotated data is necessary to learn about their robustness and fairness against semantic distributional shifts in input data, especially in face data. Among annotated data, counterfactual examples grant strong explainability characteristics. Because collecting natural face data is prohibitively expensive, we put forth a generative AI-based framework to construct targeted, counterfactual, high-quality synthetic face data. Our synthetic data pipeline has many use cases, including face recognition systems sensitivity evaluations and image understanding system probes. The pipeline is validated with multiple user studies. We showcase the efficacy of our face generation pipeline on a leading commercial vision model. We identify facial attributes that cause vision systems to fail.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンシステムは、人間の顔のようなバイオメトリックスを含む様々なアプリケーションにデプロイされている。 これらのシステムは、ソーシャルメディアのユーザーを特定し、行方不明者を検索し、個人のアイデンティティを検証できる。 コンピュータビジョンモデルは、利用可能なベンチマークの精度で評価されることが多いが、特に顔データにおいて、入力データのセマンティックな分布シフトに対して、その堅牢性と公平性について学ぶには、より注釈付きデータが必要である。 注釈付きデータの中で、反実例は強い説明可能性特性を与える。 自然の顔データ収集は違法にコストがかかるため、ターゲットとした、対実的で高品質な合成顔データを構築するために、生成可能なAIベースのフレームワークを配置する。 我々の合成データパイプラインには、顔認識システム感度評価や画像理解システムプローブなど、多くのユースケースがあります。 パイプラインは複数のユーザスタディで検証されている。 商用ビジョンモデルにおける顔生成パイプラインの有効性を示す。 視覚系が故障する原因となる顔の特徴を同定する。

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