論文の概要: A Deep Learning Approach for Facial Attribute Manipulation and Reconstruction in Surveillance and Reconnaissance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.06578v1
• Date: Fri, 06 Jun 2025 23:09:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-10 16:33:10.339332
• Title: A Deep Learning Approach for Facial Attribute Manipulation and Reconstruction in Surveillance and Reconnaissance
• Title（参考訳）: 顔面属性操作と再建のための深層学習アプローチ : サーベイランスとリコネッサンス
• Authors: Anees Nashath Shaik, Barbara Villarini, Vasileios Argyriou,
• Abstract要約: 監視システムはセキュリティと偵察において重要な役割を果たすが、その性能は低品質の画像やビデオによって損なわれることが多い。 既存のAIベースの顔分析モデルは、皮膚のトーンの変化と部分的に隠された顔に関連するバイアスに悩まされている。 本稿では,データセットのバイアスを補うための合成トレーニングデータを生成することにより,監視機能を向上させるデータ駆動プラットフォームを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.980822697955566
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Surveillance systems play a critical role in security and reconnaissance, but their performance is often compromised by low-quality images and videos, leading to reduced accuracy in face recognition. Additionally, existing AI-based facial analysis models suffer from biases related to skin tone variations and partially occluded faces, further limiting their effectiveness in diverse real-world scenarios. These challenges are the results of data limitations and imbalances, where available training datasets lack sufficient diversity, resulting in unfair and unreliable facial recognition performance. To address these issues, we propose a data-driven platform that enhances surveillance capabilities by generating synthetic training data tailored to compensate for dataset biases. Our approach leverages deep learning-based facial attribute manipulation and reconstruction using autoencoders and Generative Adversarial Networks (GANs) to create diverse and high-quality facial datasets. Additionally, our system integrates an image enhancement module, improving the clarity of low-resolution or occluded faces in surveillance footage. We evaluate our approach using the CelebA dataset, demonstrating that the proposed platform enhances both training data diversity and model fairness. This work contributes to reducing bias in AI-based facial analysis and improving surveillance accuracy in challenging environments, leading to fairer and more reliable security applications.
• Abstract（参考訳）: 監視システムはセキュリティと偵察において重要な役割を果たすが、その性能は低品質の画像やビデオによって損なわれ、顔認識の精度は低下する。 さらに、既存のAIベースの顔分析モデルは、皮膚のトーンの変化と部分的に隠蔽された顔に関連するバイアスに悩まされ、さまざまな現実のシナリオにおけるその効果が制限される。 これらの課題はデータ制限と不均衡の結果であり、利用可能なトレーニングデータセットには十分な多様性がないため、不公平で信頼性の低い顔認識性能が得られる。 これらの問題に対処するために、データセットバイアスを補うように調整された合成トレーニングデータを生成することにより、監視機能を向上させるデータ駆動プラットフォームを提案する。 提案手法では,自動エンコーダとGANを用いた深層学習に基づく顔属性の操作と再構成を利用して,多種多様な高品質な顔データセットを作成する。 さらに,本システムは画像強調モジュールを内蔵し,監視映像における低解像度・隠蔽顔の明瞭度を向上する。 我々は,CelebAデータセットを用いたアプローチを評価し,提案プラットフォームがトレーニングデータの多様性とモデルフェアネスを両立させることを実証した。 この研究は、AIベースの顔分析におけるバイアスの低減と、挑戦的な環境における監視精度の向上に寄与し、より公平で信頼性の高いセキュリティアプリケーションを生み出している。

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