Abstract-Recent framsteg i djupt lärande har avsevärt ökat prestandan hos ansiktsigenkänningssystem. Dessa modellers prestanda och tillförlitlighet beror i hög grad på träningsdatans mängd och kvalitet. Insamlingen av annoterade stora dataset skalas dock inte väl och kontrollen över kvaliteten på data minskar med storleken på datasetet. I detta arbete undersöker vi hur syntetiskt genererade data kan användas för att minska antalet verkliga bilder som behövs för utbildning av system för ansiktsigenkänning. I synnerhet använder vi oss av en 3D morfabel ansiktsmodell för generering av bilder med godtyckliga mängder ansiktsidentiteter och med full kontroll över bildvariationer, såsom pose, belysning och bakgrund. I våra experiment med en off-the-shelf ansiktsigenkänning programvara observerar vi följande fenomen: 1) Mängden verkliga träningsdata som behövs för att träna konkurrenskraftiga djup ansiktsigenkänningssystem kan minskas avsevärt. 2) Att kombinera storskaliga real-world-data med syntetiska data leder till en ökad prestanda. 3) Modeller tränas endast på syntetiska data med starka variationer i pose, belysning och bakgrund presterar mycket bra mellan olika dataset även utan dataset anpassning. 4) Den reella-virtuella prestanda gapet kan stängas när man använder syntetiska data för förträning, följt av finjustering med verkliga bilder. 5) Det finns inga observerbara negativa effekter av förträning med syntetiska data. Därför har alla ansiktsigenkänningssystem i våra experiment nytta av att använda syntetiska ansiktsbilder. Den syntetiska datageneratorn, liksom alla experiment, är allmänt tillgängliga.
Kortylewski m.fl. REF utforskade dataförstärkningens förmåga att träna system för ansiktsigenkänning på djupet med en ansiktsigenkänningsprogramvara utanför hyn och helt syntetiska ansiktsbilder som varierade i pose, belysning och bakgrund.
Training Deep Face Recognition Systems with Synthetic Data
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}