How Good is ChatGPT at Face Biometrics? A First Look into Recognition, Soft Biometrics, and Explainability

要約

OpenAI によって開発された GPT などの大規模言語モデル (LLM) は、すでに驚くべき成果を示しており、私たちの社会に急速な変化をもたらしています。
これは、現場での経験がなくても、誰でも簡単な会話形式で LLM と対話できる ChatGPT のリリースによってさらに強化されました。
その結果、ChatGPT は、コードやソングライター、教育、仮想アシスタントなど、さまざまなタスクに急速に適用され、トレーニングされていないタスク (ゼロショット学習) に対して素晴らしい結果を示しました。
本研究は、最近の GPT-4 マルチモーダル LLM に基づく ChatGPT の顔生体認証タスクに対する能力を調査することを目的としています。
特に、顔認証、ソフトバイオメトリクス推定、結果の説明可能性などのタスクを実行する ChatGPT の能力を分析します。
ChatGPT は、人間のシナリオにおける自動決定の説明可能性と透明性をさらに高めるために非常に価値があると考えられます。
ChatGPT のパフォーマンスと堅牢性を評価するために実験が実行され、一般的な公開ベンチマークを使用し、その結果を現場の最先端の方法と比較します。
この研究で得られた結果は、ChatGPT などの LLM が顔の生体認証に、特に説明可能性を高める可能性があることを示しています。
再現性の理由から、すべてのコードを GitHub でリリースします。

要約(オリジナル)

Large Language Models (LLMs) such as GPT developed by OpenAI, have already shown astonishing results, introducing quick changes in our society. This has been intensified by the release of ChatGPT which allows anyone to interact in a simple conversational way with LLMs, without any experience in the field needed. As a result, ChatGPT has been rapidly applied to many different tasks such as code- and song-writer, education, virtual assistants, etc., showing impressive results for tasks for which it was not trained (zero-shot learning). The present study aims to explore the ability of ChatGPT, based on the recent GPT-4 multimodal LLM, for the task of face biometrics. In particular, we analyze the ability of ChatGPT to perform tasks such as face verification, soft-biometrics estimation, and explainability of the results. ChatGPT could be very valuable to further increase the explainability and transparency of the automatic decisions in human scenarios. Experiments are carried out in order to evaluate the performance and robustness of ChatGPT, using popular public benchmarks and comparing the results with state-of-the-art methods in the field. The results achieved in this study show the potential of LLMs such as ChatGPT for face biometrics, especially to enhance explainability. For reproducibility reasons, we release all the code in GitHub.

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