FLUXSynID: A Framework for Identity-Controlled Synthetic Face Generation with Document and Live Images

要約

合成フェイスデータセットは、プライバシーの懸念、人口統計の不均衡、高い収集コストなど、実際の生体認証データの制限を克服するためにますます使用されています。
ただし、多くの既存の方法は、アイデンティティ属性に対する細粒の制御を欠いており、構造化されたキャプチャ条件下でペアになったアイデンティティ一貫性のある画像を生成できません。
Fluxsynidを紹介します。FluxSynidは、ユーザー定義のID属性分布とペアリングされたドキュメントスタイルおよび信頼できるライブキャプチャ画像を備えた高解像度の合成フェイスデータセットを生成するためのフレームワークです。
Fluxsynidフレームワークを使用して生成されたデータセットは、実際のアイデンティティ分布との調整が改善され、以前の作業と比較してより大きなインターセットの多様性を示しています。
カスタムデータセットを生成するためのFluxSynidフレームワークと、14,889の合成アイデンティティのデータセットとともに、顔認識やモーフィング攻撃検出などの生体認証研究をサポートするために公開されています。

要約(オリジナル)

Synthetic face datasets are increasingly used to overcome the limitations of real-world biometric data, including privacy concerns, demographic imbalance, and high collection costs. However, many existing methods lack fine-grained control over identity attributes and fail to produce paired, identity-consistent images under structured capture conditions. We introduce FLUXSynID, a framework for generating high-resolution synthetic face datasets with user-defined identity attribute distributions and paired document-style and trusted live capture images. The dataset generated using the FLUXSynID framework shows improved alignment with real-world identity distributions and greater inter-set diversity compared to prior work. The FLUXSynID framework for generating custom datasets, along with a dataset of 14,889 synthetic identities, is publicly released to support biometric research, including face recognition and morphing attack detection.

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