Synthetic Data for Face Recognition: Current State and Future Prospects

要約

タイトル：顔認識のための合成データ：現状と将来の展望

要約：
– 過去数年間、深層学習能力の向上と大規模なトレーニングデータセットの利用可能性が急速に進化し、顔認識の精度に大きなブレイクスルーをもたらしている。
– しかし、これらの技術は、AIモデルのトレーニングと評価に認証バイオメトリックデータを使用することに関する法的および倫理的懸念、さらにはデータ飢餓状態の最新の深層学習モデルをますます利用することによって、次の数年間で大きな課題に直面すると予想されている。
– 深層生成モデルの最近の進歩とそれらが生み出すリアルかつ高解像度の合成画像データの成功により、プライバシーに配慮した合成データが、顔認識開発で認証データの機微性に対応する代替案として最近提案されている。
– 本稿は、顔認識における合成顔データの使用事例のタクソノミーと、合成データを基に開発された最近の顔認識モデルの新興の進歩の明確かつ構造化された画像を提供することを目的としています。
– 合成データを顔認識開発に使用する際の課題、さらに将来的な合成データの顔認識領域における見通しも議論している。

要約(オリジナル)

Over the past years, deep learning capabilities and the availability of large-scale training datasets advanced rapidly, leading to breakthroughs in face recognition accuracy. However, these technologies are foreseen to face a major challenge in the next years due to the legal and ethical concerns about using authentic biometric data in AI model training and evaluation along with increasingly utilizing data-hungry state-of-the-art deep learning models. With the recent advances in deep generative models and their success in generating realistic and high-resolution synthetic image data, privacy-friendly synthetic data has been recently proposed as an alternative to privacy-sensitive authentic data to overcome the challenges of using authentic data in face recognition development. This work aims at providing a clear and structured picture of the use-cases taxonomy of synthetic face data in face recognition along with the recent emerging advances of face recognition models developed on the bases of synthetic data. We also discuss the challenges facing the use of synthetic data in face recognition development and several future prospects of synthetic data in the domain of face recognition.

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