論文の概要: FaceOracle: Chat with a Face Image Oracle
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.07202v1
- Date: Mon, 13 Jan 2025 10:53:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-14 14:24:13.786943
- Title: FaceOracle: Chat with a Face Image Oracle
- Title（参考訳）: FaceOracle: Face Image Oracleとのチャット
- Authors: Wassim Kabbani, Kiran Raja, Raghavendra Ramachandra, Christoph Busch,
- Abstract要約: 我々は、AIアシスタントであるFaceOracleを紹介した。これは、ユーザーが標準準拠のアルゴリズムを使用して自然な会話で顔画像を分析するのを助ける。
私たちは、発行機関の専門家がFaceOracleを彼らのワークフローに組み込む方法を示す概念実証を実装しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.765680388573267
- License:
- Abstract: A face image is a mandatory part of ID and travel documents. Obtaining high-quality face images when issuing such documents is crucial for both human examiners and automated face recognition systems. In several international standards, face image quality requirements are intricate and defined in detail. Identifying and understanding non-compliance or defects in the submitted face images is crucial for both issuing authorities and applicants. In this work, we introduce FaceOracle, an LLM-powered AI assistant that helps its users analyze a face image in a natural conversational manner using standard compliant algorithms. Leveraging the power of LLMs, users can get explanations of various face image quality concepts as well as interpret the outcome of face image quality assessment (FIQA) algorithms. We implement a proof-of-concept that demonstrates how experts at an issuing authority could integrate FaceOracle into their workflow to analyze, understand, and communicate their decisions more efficiently, resulting in enhanced productivity.
- Abstract（参考訳）: 顔画像は、IDおよび旅行文書の必須部分である。
このような文書を発行する際の高品質な顔画像の取得は、人間検査官と自動顔認証システムの両方にとって不可欠である。
いくつかの国際標準では、顔画像の品質要件は複雑で詳細に定義されている。
提出された顔画像の非コンプライアンスや欠陥の特定と理解は、当局と申請者の両方に不可欠である。
本研究では,LLMを利用したAIアシスタントであるFaceOracleを紹介する。
LLMのパワーを活用して、ユーザーは様々な顔画像品質概念の説明と、顔画像品質評価(FIQA)アルゴリズムの結果を解釈することができる。
私たちは、発行機関の専門家がFaceOracleをワークフローに統合して、意思決定をより効率的に分析し、理解し、伝達し、生産性を高める方法を示す概念実証を実装しています。
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