从合成到真实：提升人脸识别的 3D 人脸渲染现实感
计算机视觉与模式识别
2024-12-16 v2
摘要
本文探讨了图像到图像转换（I2I）技术在人脸识别（FR）系统上下文中将现实感传递到 3D 渲染人脸图像的潜力。使用 3D 渲染人脸图像的主要动机在于能够规避收集大型真实人脸数据集以训练 FR 系统的挑战。这些图像完全由 3D 渲染引擎生成，促进了合成身份的生成。然而，已观察到在各种 FR 基准测试中，训练于此类合成数据集的 FR 系统与训练于真实数据集的 FR 系统性能表现不佳。本文演示了通过将现实感传递到 3D 渲染图像（即使 3D 渲染图像看起来更真实）来提升训练于这些更照片般真实图像的 FR 系统性能。这种改进在使用真实世界数据评估这些系统时表现突出，从而为在实际应用中运用合成数据开辟了新的路径。
引用
@article{arxiv.2407.07627,
title = {Synthetic to Authentic: Transferring Realism to 3D Face Renderings for Boosting Face Recognition},
author = {Parsa Rahimi and Behrooz Razeghi and Sebastien Marcel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.07627},
year = {2024}
}
备注
ECCV24 Synthetic Data for Computer Vision (Oral)