論文の概要: On the Capacity of Distinguishable Synthetic Identity Generation under Face Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.10641v1
• Date: Sun, 12 Apr 2026 13:42:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.145472
• Title: On the Capacity of Distinguishable Synthetic Identity Generation under Face Verification
• Title（参考訳）: 顔認証による識別可能な合成アイデンティティ生成能力について
• Abstract要約: 顔検証器が一致の同一性対と一致の異なる同一性対を固定しきい値$$で非一致として宣言するために、どれだけの合成IDを生成できるかを検討する。 我々は、識別可能なアイデンティティ生成の能力を、所定の同一性および異なる同一性検証制約を満たす遅延アイデンティティの最大数として定義する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.832750949021042
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study how many synthetic identities can be generated so that a face verifier declares same-identity pairs as matches and different-identity pairs as non-matches at a fixed threshold $τ$. We formalize this question for a generative face-recognition pipeline consisting of a generator followed by a normalized recognition map with outputs on the unit hypersphere. We define the capacity of distinguishable identity generation as the largest number of latent identities whose induced embedding distributions satisfy prescribed same-identity and different-identity verification constraints. In the deterministic view-invariant regime, we show that this capacity is characterized by a spherical-code problem over the realizable set of embeddings, and reduces to the classical spherical-code quantity under a full angular expressivity assumption. For stochastic identity generation, we introduce a centered model and derive a sufficient admissibility condition in which the required separation between identity centers is $\arccos(τ)+2ρ$, where $ρ$ is a within-identity concentration radius. Under full angular expressivity, this yields spherical-code-based achievable lower bounds and a positive asymptotic lower bound on the exponential growth rate with embedding dimension. We also introduce a prior-constrained random-code capacity, in which latent identities are sampled independently from a given prior, and derive high-probability lower bounds in terms of pairwise separation-failure probabilities of the induced identity centers. Under a stronger full-cap-support model, we obtain a converse and an exact spherical-code characterization.
• Abstract（参考訳）: 顔検証器が一致の同一性対と一致の異なる同一性対を固定しきい値$τ$で非一致として宣言するために、どれだけの合成IDを生成できるかを検討する。 本稿では,生成器からなる顔認識パイプラインに対して,単位超球面に出力を持つ正規化認識マップを用いてこの問題を定式化する。 我々は,識別可能なアイデンティティ生成の能力を,所定の同一性および異なる同一性検証制約を満たす埋め込み分布の潜在アイデンティティの最大数として定義する。 決定論的ビュー不変系では、このキャパシティは、実現可能な埋め込みの集合に対する球面符号問題によって特徴づけられ、全角表現性仮定の下で古典的な球面符号量に還元されることを示す。 確率的アイデンティティ生成のために、中心となるモデルを導入し、必要となるアイデンティティ中心間の分離が$\arccos(τ)+2ρ$であり、$ρ$は内密濃度半径であるような十分な許容条件を導出する。 完全な角表現性の下では、球面符号に基づく達成可能な下界と、埋め込み次元を持つ指数的成長速度上の正の漸近下界が得られる。 また、予め制約されたランダムコード容量を導入し、遅延アイデンティティを所定の事前から独立してサンプリングし、誘導されたアイデンティティセンターのペア分離障害確率で高確率な下位境界を導出する。 より強大なフルキャップサポートモデルでは、逆と正確な球形コード特徴付けが得られる。

関連論文リスト

• Picture the Epsilon: Pursuing Identity-Level Privacy Guarantees for Images [3.0335372695849157]
  画像から画像までの顔生成装置は広く使われており、出力とソース画像との視覚的な相違は、プライバシーの証拠として扱われることがある。 本研究では,事前学習したブラックボックスフェースジェネレータに適用可能な4つの監査結果の比較検討を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-17T21:30:06Z)
• Identity from the Outside: A Conceptual Framework and Research Program for AI Personality Clones [0.0]
  AIの「人格クローン」は、運用用語で個人のアイデンティティを再検査する。 我々は「同一性」が混ざり合うという3つの基準を区別する。 状態空間の定式化による観測されたアイデンティティの6項の分解を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-27T18:18:21Z)
• The Resolution of the Identity as a Generator of Exact Integral Identities: A Coherent-State Approach [0.0]
  グラウバーコヒーレント状態に関連するアイデンティティの分解は、正確な複素ガウス積分アイデンティティの直接生成であることを示す。 マスターアイデンティティのパラメータ制限における興味深い非交換動作を強調します。 このアプローチは、ヒルベルト空間の完全性が本質的に、厳密で解決可能な数学的関係の広大なライブラリをエンコードする方法の透明で直観的な図式を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-14T14:35:09Z)
• DivRL: Disentangled Self-Similarity Rewards for Diverse Subject-Driven Generation [52.23323703015865]
  本研究では,アイデンティティの整合性と構造的多様性を同時に最適化するDivRLというポストトレーニングフレームワークを提案する。 構造的多様性を定量化するための負の自己相似性尺度(nSSM)と、アイデンティティの整合性を評価するための視覚的セマンティックマッチング(VSM)を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-22T21:22:42Z)
• Computational Identifiability [58.12019389497595]
  「自己同一性」は性質、無限のデータ、その他の数学的に理想化された条件を仮定する。 「計算的識別可能性」とは、経験的推定器に対する有限計算探索手順を定義することである。 このフレームワークは、どのようにしてきめ細かな、実用的な識別問題に答えられるかを示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-08T19:39:59Z)
• Representational Capacity: Geometric Limits on Feature Representation in Transformer Language Models [51.56484100374058]
  モデルがサポートできるほぼ直交方向数を推定するためのフレームワークを開発する。 このメトリックを数十のオープンソースモデルに適用すると、高い$varepsilon$を持つモデルと、それを維持する$varepsilon$の低いモデルという2つのクラスが明らかになる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-01T18:28:56Z)
• Identity-Decoupled Anonymization for Visual Evidence in Multi-modal Retrieval-Augmented Generation [9.39195684989942]
  Identity-Decoupled MRAGは、生成匿名化モジュールを検索と生成の間に介在するフレームワークである。 提案手法は,各面を識別符号と空間的に構造化された属性コードに分解し,相互情報的ペナルティと勾配に基づく独立項で正規化する不整形変分エンコーダ,識別符号を元のものと現実とを区別することが保証された合成物に置換する多様体認識拒絶サンプリング器,および (iii)匿名化顔と置換IDとを合成する条件付き潜時拡散発生器からなる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-26T07:42:33Z)
• Homogenized Transformers [5.290251602267728]
  重みを層や頭部で独立に再サンプリングする多頭部自己注意のランダムモデルについて検討した。 この力学系は, 深さ, 残留段数, および頭部の個数の適切な関節スケーリングの下では, 非自明な限界を許容する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-02T12:39:27Z)
• AnyCrowd: Instance-Isolated Identity-Pose Binding for Arbitrary Multi-Character Animation [55.94507360511886]
  我々は,任意の文字にスケール可能なトランスフォーマーベースのビデオ生成フレームワークであるAnyCrowdを提案する。 具体的には、まず、DiT処理に先立って文字インスタンスを独立してエンコードするIILR(Instance-Isolated Latent Representation)を導入し、遅延IDの絡み込みを防止する。 この不整合表現に基づいて、さらに、(i)インスタンス認識フォアグラウンドアテンション、(ii)背景中心の相互作用、(iii)世界背景調整に自己注意を分解することで、運転ポーズにアイデンティティを結合するトリステージデカップリングアテンション(TSDA)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-16T15:25:04Z)
• Sample Complexity of Causal Identification with Temporal Heterogeneity [6.5822033630228916]
  環境多様性の欠如に対して,時間構造が効果的に置き換えられることを示す。 この研究は、因果構造が特定可能かどうかから、実際に統計的に回復可能かどうかに焦点を移す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-06T17:44:00Z)
• Beyond Inference Intervention: Identity-Decoupled Diffusion for Face Anonymization [55.29071072675132]
  顔の匿名化は、非同一性属性を保持しながら、識別情報を隠蔽することを目的としている。 トレーニング中心の匿名化フレームワークである textbfIDsuperscript2Face を提案する。 IDtextsuperscript2Faceは、視覚的品質、アイデンティティの抑制、ユーティリティ保存において、既存の手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-28T09:28:12Z)
• WithAnyone: Towards Controllable and ID Consistent Image Generation [83.55786496542062]
  アイデンティティ・一貫性・ジェネレーションは、テキスト・ツー・イメージ研究において重要な焦点となっている。 マルチパーソンシナリオに適した大規模ペアデータセットを開発する。 本稿では,データと多様性のバランスをとるためにペアデータを活用する,対照的なアイデンティティ損失を持つ新たなトレーニングパラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-16T17:59:54Z)
• From Poses to Identity: Training-Free Person Re-Identification via Feature Centralization [9.614305363044737]
  人物再識別(ReID)は、正確な識別表現の特徴を抽出することを目的としている。 個人ノイズを低減するための訓練自由特徴集中型ReIDフレームワーク(Pose2ID)を提案する。 提案手法は, 標準, クロスモダリティ, 隠蔽されたReIDタスクにまたがって, 最先端の新たな結果を設定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-02T15:31:48Z)
• ID$^3$: Identity-Preserving-yet-Diversified Diffusion Models for Synthetic Face Recognition [60.15830516741776]
  合成顔認識(SFR)は、実際の顔データの分布を模倣するデータセットを生成することを目的としている。 拡散燃料SFRモデルであるtextID3$を紹介します。 textID3$はID保存損失を利用して、多様だがアイデンティティに一貫性のある顔の外観を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-26T06:46:40Z)
• Additive Decoders for Latent Variables Identification and Cartesian-Product Extrapolation [27.149540844056023]
  本稿では,表現学習における潜在変数識別とサポート外画像生成の問題に取り組む。 どちらも、加算と呼ばれるデコーダのクラスで可能であることを示す。 本稿では,新しい方法で観測された変化要因を再結合することにより,加算デコーダが新たな画像を生成することを理論的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-05T18:48:20Z)
• Posterior Collapse and Latent Variable Non-identifiability [54.842098835445]
  柔軟性を犠牲にすることなく識別性を強制する深層生成モデルである,潜時同定可能な変分オートエンコーダのクラスを提案する。 合成および実データ全体にわたって、潜在識別可能な変分オートエンコーダは、後方崩壊を緩和し、データの有意義な表現を提供する既存の方法より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-02T06:16:56Z)

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。