論文の概要: Designing and Generating Diverse, Equitable Face Image Datasets for Face Verification Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17393v1
• Date: Fri, 21 Nov 2025 16:53:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-24 18:08:19.122265
• Title: Designing and Generating Diverse, Equitable Face Image Datasets for Face Verification Tasks
• Title（参考訳）: 顔認証タスクのための多変数等価顔画像データセットの設計と生成
• Authors: Georgia Baltsou, Ioannis Sarridis, Christos Koutlis, Symeon Papadopoulos,
• Abstract要約: 本稿では,高度な生成モデルを統合し,多種多様な高品質な合成顔画像を作成する包括的手法を提案する。 この研究は、人工知能における多様性と倫理に関する議論を豊かにするだけでなく、より包括的で信頼性の高い顔認証技術を開発する基盤も築き上げている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.06801103297664
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Face verification is a significant component of identity authentication in various applications including online banking and secure access to personal devices. The majority of the existing face image datasets often suffer from notable biases related to race, gender, and other demographic characteristics, limiting the effectiveness and fairness of face verification systems. In response to these challenges, we propose a comprehensive methodology that integrates advanced generative models to create varied and diverse high-quality synthetic face images. This methodology emphasizes the representation of a diverse range of facial traits, ensuring adherence to characteristics permissible in identity card photographs. Furthermore, we introduce the Diverse and Inclusive Faces for Verification (DIF-V) dataset, comprising 27,780 images of 926 unique identities, designed as a benchmark for future research in face verification. Our analysis reveals that existing verification models exhibit biases toward certain genders and races, and notably, applying identity style modifications negatively impacts model performance. By tackling the inherent inequities in existing datasets, this work not only enriches the discussion on diversity and ethics in artificial intelligence but also lays the foundation for developing more inclusive and reliable face verification technologies
• Abstract（参考訳）: 顔認証は、オンラインバンキングやパーソナルデバイスへのセキュアなアクセスなど、さまざまなアプリケーションにおけるアイデンティティ認証の重要なコンポーネントである。 既存の顔画像データセットの大部分は、人種、性別、その他の人口特性に関する顕著なバイアスに悩まされ、顔認証システムの有効性と公平性を制限する。 これらの課題に対応するため、我々は、高度な生成モデルを統合し、多種多様な高品質な合成顔画像を作成する包括的方法論を提案する。 この方法論は、多様な顔の特徴の表現を強調し、IDカード写真で許容される特徴の順守を保証する。 さらに、顔認証における将来の研究のベンチマークとして設計された、926のユニークなアイデンティティの27,780枚の画像からなる、Diverse and Inclusive Faces for Verification (DIF-V)データセットについても紹介する。 分析の結果、既存の検証モデルは特定の性別や人種に対するバイアスを示しており、特にアイデンティティスタイルの修正はモデルの性能に悪影響を及ぼすことが明らかとなった。 既存のデータセットに固有の不平等に取り組むことで、この研究は人工知能における多様性と倫理に関する議論を豊かにするだけでなく、より包括的で信頼性の高い顔認証技術を開発するための基盤を築き上げている。

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