ONOT：一套高质量符合 ICAO 标准的合成人脸数据集
计算机视觉与模式识别
2024-04-18 v1
摘要
当今先进的 AI 生成模型是克服包含个人信息如人脸等数据集中隐私问题和偏差的可行方案。本文沿袭此思路，引入 ONOT 数据集，专注于生成符合 ISO/IEC 39794-5 标准中 ICN/AO 指南下，面向电子机器可读旅行证件 (eMRTD) 人脸图像交换格式的高质量人脸。ONOT 中严格控制且多样化的合成人脸照片，可用于与电子机器可读旅行证件人脸图像分析相关的研究领域，如变形攻击检测和人脸质量评估。该数据集公开发布，并附带生成程序细节，以提高可重复性并支持未来扩展。
引用
@article{arxiv.2404.11236,
title = {ONOT: a High-Quality ICAO-compliant Synthetic Mugshot Dataset},
author = {Nicolò Di Domenico and Guido Borghi and Annalisa Franco and Davide Maltoni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.11236},
year = {2024}
}
备注
Paper accepted in IEEE FG 2024