时光飞逝：利用合成数据分析人脸老化对识别性能的影响
计算机视觉与模式识别
2022-08-18 v1 人工智能
摘要
合成图像合成技术的巨大进步使得高分辨率、照片级真实感的人脸图像生成成为可能。在生物识别应用中，使用合成数据的主要动机是解决公开可用生物识别数据的短缺，同时降低处理此类敏感信息时的隐私风险。本工作利用这些优势，通过近期人脸年龄修改算法模拟人脸老化以生成匹配样本，从而研究老化对开源生物识别系统性能的影响。此外，使用真实数据集评估短期老化的效应，将生物识别性能与合成域进行比较。主要发现表明，1-5年范围内的短期老化对总体识别性能仅有微小影响。然而，正确验证年龄差超过20年的匹配人脸仍然是一项重大挑战，需要进一步研究。
引用
@article{arxiv.2208.08207,
title = {Time flies by: Analyzing the Impact of Face Ageing on the Recognition Performance with Synthetic Data},
author = {Marcel Grimmer and Haoyu Zhang and Raghavendra Ramachandra and Kiran Raja and Christoph Busch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.08207},
year = {2022}
}