論文の概要: A Comparative Study on Synthetic Facial Data Generation Techniques for Face Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.05928v1
• Date: Fri, 05 Dec 2025 18:11:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-13 22:40:57.128411
• Title: A Comparative Study on Synthetic Facial Data Generation Techniques for Face Recognition
• Title（参考訳）: 顔認識のための合成顔データ生成技術の比較検討
• Authors: Pedro Vidal, Bernardo Biesseck, Luiz E. L. Coelho, Roger Granada, David Menotti,
• Abstract要約: 本研究は, 顔認識タスクにおいて, 異なる手法を用いて生成した合成顔データの有効性を比較した。 その結果, 実データとの性能ギャップを埋めるためのさらなる研究の必要性を強調しつつ, 現実的な変動を捉える合成データの能力を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5515194949246
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Facial recognition has become a widely used method for authentication and identification, with applications for secure access and locating missing persons. Its success is largely attributed to deep learning, which leverages large datasets and effective loss functions to learn discriminative features. Despite these advances, facial recognition still faces challenges in explainability, demographic bias, privacy, and robustness to aging, pose variations, lighting changes, occlusions, and facial expressions. Privacy regulations have also led to the degradation of several datasets, raising legal, ethical, and privacy concerns. Synthetic facial data generation has been proposed as a promising solution. It mitigates privacy issues, enables experimentation with controlled facial attributes, alleviates demographic bias, and provides supplementary data to improve models trained on real data. This study compares the effectiveness of synthetic facial datasets generated using different techniques in facial recognition tasks. We evaluate accuracy, rank-1, rank-5, and the true positive rate at a false positive rate of 0.01% on eight leading datasets, offering a comparative analysis not extensively explored in the literature. Results demonstrate the ability of synthetic data to capture realistic variations while emphasizing the need for further research to close the performance gap with real data. Techniques such as diffusion models, GANs, and 3D models show substantial progress; however, challenges remain.
• Abstract（参考訳）: 顔認識は、行方不明者へのセキュアなアクセスと位置情報の応用により、認証と識別に広く用いられている方法となっている。 その成功は主に、大きなデータセットと効果的な損失関数を活用して識別的特徴を学習するディープラーニングによるものである。 これらの進歩にもかかわらず、顔認識は、説明可能性、人口統計バイアス、プライバシー、高齢化に対する堅牢性、ポーズのバリエーション、照明の変化、閉塞、表情といった課題に直面している。 プライバシー規制は、いくつかのデータセットの劣化を招き、法的、倫理的、プライバシー上の懸念を提起している。 合成顔データ生成は有望な解決策として提案されている。 プライバシー上の問題を軽減し、コントロールされた顔属性の実験を可能にし、人口統計バイアスを緩和し、実際のデータでトレーニングされたモデルを改善するための補足データを提供する。 本研究は, 顔認識タスクにおいて, 異なる手法を用いて生成した合成顔データの有効性を比較した。 本研究では,8つの先行するデータセットに対して,精度,ランク1,ランク5,偽陽性率0.01%で真陽性率を評価し,文献で広く調査されていない比較分析を行った。 その結果, 実データとの性能ギャップを埋めるためのさらなる研究の必要性を強調しつつ, 現実的な変動を捉える合成データの能力を実証した。 拡散モデル、GAN、三次元モデルといった技術は大きな進歩を示しているが、課題は残る。

関連論文リスト

• Beyond Real Faces: Synthetic Datasets Can Achieve Reliable Recognition Performance without Privacy Compromise [14.844999047343464]
  本稿では,25の合成顔認識データセットを同定する体系的な文献レビューを行う。 本手法では,プライバシ保護のための7つの重要な要件について検討する。 最高のパフォーマンスの合成データセット(Face, VIGFace)は、それぞれ95.67%と94.91%の認識精度を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-20T10:08:53Z)
• Toward Fairer Face Recognition Datasets [69.04239222633795]
  顔認識と検証は、ディープ表現の導入によってパフォーマンスが向上したコンピュータビジョンタスクである。 実際のトレーニングデータセットにおける顔データとバイアスのセンシティブな性格による倫理的、法的、技術的な課題は、彼らの開発を妨げる。 生成されたトレーニングデータセットに階層属性のバランス機構を導入することにより、公平性を促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-24T12:33:21Z)
• SDFR: Synthetic Data for Face Recognition Competition [51.9134406629509]
  大規模な顔認識データセットは、インターネットをクロールして個人の同意なしに収集し、法的、倫理的、プライバシー上の懸念を提起する。 近年、ウェブクローリングされた顔認識データセットにおける懸念を軽減するために、合成顔認識データセットの生成が提案されている。 本稿では,第18回IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition (FG 2024)と共同で開催されているSynthetic Data for Face Recognition (SDFR)コンペティションの概要を紹介する。 SDFRコンペティションは2つのタスクに分けられ、参加者は新しい合成データセットまたは/または既存のデータセットを使用して顔認識システムを訓練することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-06T10:30:31Z)
• If It's Not Enough, Make It So: Reducing Authentic Data Demand in Face Recognition through Synthetic Faces [16.977459035497162]
  大規模な顔データセットは、主にWebベースのイメージから作成され、明示的なユーザの同意が欠如している。 本稿では,合成顔データを用いて効果的な顔認識モデルの訓練を行う方法について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-04T15:45:25Z)
• Face Recognition Using Synthetic Face Data [0.0]
  我々は、コンピュータグラフィックスパイプラインを介してデジタル顔のレンダリングによって生成された合成データの有望な応用を強調し、競争力のある結果を得る。 モデルを微調整することで、何十万もの実画像のトレーニングで得られた結果に匹敵する結果が得られる。 また,モデル性能に及ぼすクラス内因子(化粧品,アクセサリー,ヘアカットなど)の追加効果についても検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-17T09:26:10Z)
• CIAO! A Contrastive Adaptation Mechanism for Non-Universal Facial Expression Recognition [80.07590100872548]
  本稿では、顔エンコーダの最後の層に異なるデータセットの特定の感情特性を適応させるメカニズムであるContrastive Inhibitory Adaptati On(CIAO)を提案する。 CIAOは、非常にユニークな感情表現を持つ6つの異なるデータセットに対して、表情認識性能が改善されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-10T15:46:05Z)
• SynFace: Face Recognition with Synthetic Data [83.15838126703719]
  我々は、ID混在(IM)とドメイン混在(DM)を併用したSynFaceを考案し、パフォーマンスギャップを緩和する。 また、合成顔画像の系統的実験分析を行い、合成データを顔認識に効果的に活用する方法についての知見を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-18T03:41:54Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。