合成数据在人脸识别中的适用性研究
计算机视觉与模式识别
2021-04-08 v1 密码学与安全
摘要
人脸验证已在包括集成人脸识别机制的欧洲出入境系统在内的多种应用中日益受到关注。同时，生物特征认证快速发展，需广泛开展性能测试以抑制因旅客人口背景导致的歧视性对待。然而，作为边境管控一部分所采集人脸图像的使用受欧洲通用数据保护法规限制，不得用于其原始目的以外的处理。因此，本文研究利用 StyleGAN 与 StyleGAN2 生成的合成人脸图像，以弥补公开可用大规模测试数据的迫切缺失。具体而言，采用两种基于深度学习（SER-FIQ、FaceQnet v1）与一种基于标准（ISO/IEC TR 29794-5）的人脸图像质量评估算法，比较合成人脸图像与从 FRGC 数据集中提取的真实人脸图像的适用性。最后，基于冒名分数分布与效用分数分布的分析，我们的实验揭示 StyleGAN 与 StyleGAN2 间差异可忽略，且与真实人脸图像相比亦仅有微小偏差。
引用
@article{arxiv.2104.02815,
title = {On the Applicability of Synthetic Data for Face Recognition},
author = {Haoyu Zhang and Marcel Grimmer and Raghavendra Ramachandra and Kiran Raja and Christoph Busch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.02815},
year = {2021}
}