Time flies by: Analyzing the Impact of Face Ageing on the Recognition Performance with Synthetic Data

要約

合成画像合成の大幅な進歩により、高解像度でフォトリアリズムの顔画像を生成できるようになりました。
生体認証アプリケーションでは、合成データを使用する主な動機は、機密情報を処理する際のプライバシー リスクを軽減しながら、公開されている生体認証データの不足を解決することです。
これらの利点は、最近の顔年齢変更アルゴリズムを使用して人間の顔の老化をシミュレートして交配サンプルを生成し、それによってオープンソースの生体認証システムのパフォーマンスに対する老化の影響を研究することにより、この作業で活用されています。
さらに、実際のデータセットを使用して短期老化の影響を評価し、バイオメトリック性能を合成ドメインと比較します。
主な調査結果は、1 ～ 5 年の範囲の短期間のエージングが、一般的な認識パフォーマンスにわずかな影響しか与えないことを示しています。
ただし、20 歳を超える長期的な年齢差がある交配した顔を正しく検証するには、依然として大きな課題があり、さらなる調査が必要です。

要約(オリジナル)

The vast progress in synthetic image synthesis enables the generation of facial images in high resolution and photorealism. In biometric applications, the main motivation for using synthetic data is to solve the shortage of publicly-available biometric data while reducing privacy risks when processing such sensitive information. These advantages are exploited in this work by simulating human face ageing with recent face age modification algorithms to generate mated samples, thereby studying the impact of ageing on the performance of an open-source biometric recognition system. Further, a real dataset is used to evaluate the effects of short-term ageing, comparing the biometric performance to the synthetic domain. The main findings indicate that short-term ageing in the range of 1-5 years has only minor effects on the general recognition performance. However, the correct verification of mated faces with long-term age differences beyond 20 years poses still a significant challenge and requires further investigation.

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