Fugu-MT 論文翻訳(概要): Investigation of Accuracy and Bias in Face Recognition Trained with Synthetic Data

論文の概要: Investigation of Accuracy and Bias in Face Recognition Trained with Synthetic Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20782v1
Date: Mon, 28 Jul 2025 12:52:23 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-29 16:23:58.119242
Title: Investigation of Accuracy and Bias in Face Recognition Trained with Synthetic Data
Title（参考訳）: 合成データを用いた顔認識における精度とバイアスの検討
Authors: Pavel Korshunov, Ketan Kotwal, Christophe Ecabert, Vidit Vidit, Amir Mohammadi, Sebastien Marcel,
Abstract要約: 顔認識システムのバイアスと性能に及ぼす合成データの影響を評価する。合成データセットと実データセットの同一性数を維持することにより、公正な比較が保証される。以上の結果から,IJB-B/Cの一般化において,合成データは実際のデータセットよりも遅れているものの,人口統計学的にバランスのとれた合成データセット,特にSD35で生成された合成データセットは,バイアス軽減の可能性を示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.241047069730058
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Synthetic data has emerged as a promising alternative for training face recognition (FR) models, offering advantages in scalability, privacy compliance, and potential for bias mitigation. However, critical questions remain on whether both high accuracy and fairness can be achieved with synthetic data. In this work, we evaluate the impact of synthetic data on bias and performance of FR systems. We generate balanced face dataset, FairFaceGen, using two state of the art text-to-image generators, Flux.1-dev and Stable Diffusion v3.5 (SD35), and combine them with several identity augmentation methods, including Arc2Face and four IP-Adapters. By maintaining equal identity count across synthetic and real datasets, we ensure fair comparisons when evaluating FR performance on standard (LFW, AgeDB-30, etc.) and challenging IJB-B/C benchmarks and FR bias on Racial Faces in-the-Wild (RFW) dataset. Our results demonstrate that although synthetic data still lags behind the real datasets in the generalization on IJB-B/C, demographically balanced synthetic datasets, especially those generated with SD35, show potential for bias mitigation. We also observe that the number and quality of intra-class augmentations significantly affect FR accuracy and fairness. These findings provide practical guidelines for constructing fairer FR systems using synthetic data.
Abstract（参考訳）: 合成データは、顔認識(FR)モデルをトレーニングするための有望な代替手段として登場し、スケーラビリティ、プライバシコンプライアンス、バイアス軽減の可能性を提供する。しかし、高い精度と公平性を合成データで達成できるかどうかについては、重要な疑問が残る。本研究では, FRシステムのバイアスと性能に及ぼす合成データの影響を評価する。バランスの取れた顔データセットであるFairFaceGenを生成し、Flux.1-devとStable Diffusion v3.5(SD35)という2つの最先端のテキスト・トゥ・イメージジェネレータを使用して、Arc2Faceと4つのIPアダプタを含むいくつかのID拡張メソッドを組み合わせる。合成データセットと実データセットの同一性数を維持することにより、標準(LFW, AgeDB-30など)でのFR性能の評価と、Racial Faces in-the-Wild(RFW)データセットでのIJB-B/CベンチマークとFRバイアスへの挑戦において、公正な比較を確保する。以上の結果から,IJB-B/Cの一般化において,合成データは実際のデータセットよりも遅れているものの,人口統計学的にバランスのとれた合成データセット,特にSD35で生成された合成データセットは,バイアス軽減の可能性を示している。また,クラス内増強の回数と品質がFRの精度と公平性に有意な影響を及ぼすことも確認した。これらの結果は,合成データを用いたより公正なFRシステム構築のための実践的ガイドラインを提供する。

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