論文の概要: A Comprehensive Evaluation Framework for the Study of the Effects of Facial Filters on Face Recognition Accuracy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17729v1
- Date: Wed, 23 Jul 2025 17:43:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-24 22:33:15.114776
- Title: A Comprehensive Evaluation Framework for the Study of the Effects of Facial Filters on Face Recognition Accuracy
- Title（参考訳）: 顔認証精度に及ぼす顔フィルタの影響に関する総合的評価フレームワーク
- Authors: Kagan Ozturk, Louisa Conwill, Jacob Gutierrez, Kevin Bowyer, Walter J. Scheirer,
- Abstract要約: 本稿では,顔認識における顔フィルタの影響を大規模に研究するフレームワークを提案する。
本研究では,顔認識性能を向上させるために,顔埋め込み空間におけるフィルタリング効果を容易に検出し,復元する方法について述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.7767741197797475
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Facial filters are now commonplace for social media users around the world. Previous work has demonstrated that facial filters can negatively impact automated face recognition performance. However, these studies focus on small numbers of hand-picked filters in particular styles. In order to more effectively incorporate the wide ranges of filters present on various social media applications, we introduce a framework that allows for larger-scale study of the impact of facial filters on automated recognition. This framework includes a controlled dataset of face images, a principled filter selection process that selects a representative range of filters for experimentation, and a set of experiments to evaluate the filters' impact on recognition. We demonstrate our framework with a case study of filters from the American applications Instagram and Snapchat and the Chinese applications Meitu and Pitu to uncover cross-cultural differences. Finally, we show how the filtering effect in a face embedding space can easily be detected and restored to improve face recognition performance.
- Abstract（参考訳）: 顔フィルターは今や世界中のソーシャルメディアユーザーにとって一般的な場所だ。
以前の研究では、顔フィルターが顔認識性能に悪影響を及ぼすことが示されている。
しかし、これらの研究は特定のスタイルの少数の手書きフィルタに焦点を当てている。
ソーシャルメディアアプリケーションに現れる幅広いフィルターをより効果的に活用するために,顔認識における顔フィルターの影響を大規模に研究するフレームワークを提案する。
このフレームワークは、顔画像の制御されたデータセットと、実験のためのフィルタの代表範囲を選択する原則付きフィルタ選択プロセスと、認識に対するフィルタの影響を評価する一連の実験を含む。
われわれのフレームワークは、InstagramとSnapchatと中国のMeituとPituによる、異文化間の差異を明らかにするためのフィルターのケーススタディで実証されている。
最後に, 顔認識性能を向上させるために, 顔埋め込み空間におけるフィルタリング効果を容易に検出し, 復元する方法について述べる。
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