Det är okänt vilken typ av fördomar moderna i det vilda ansiktet dataset har på grund av deras brist på annotering. En direkt konsekvens av detta är att den totala igenkännandegraden endast ger begränsad insikt om generaliseringsförmågan hos ett Deep Convolutional Neural Networks (DCNN). Vi föreslår att empiriskt studera effekten av olika typer av datauppsättningsfördomar på generaliseringsförmågan hos DCNN. Med hjälp av syntetiskt genererade ansiktsbilder studerar vi ansiktsigenkänningsfrekvensen som en funktion av tolkningsbara parametrar såsom ansiktsställning och ljus. Den föreslagna metoden gör det möjligt att observera och jämföra värdefulla detaljer om generaliseringsprestandan hos olika DCNN-arkitekturer. I våra experiment finner vi att: 1) Dataset-fördomar har ett betydande inflytande på DCNN:s generaliseringsprestanda. 2) DCNN kan generalisera förvånansvärt bra till osynliga ljusförhållanden och stora provtagningsluckor i pose variation. 3) Med hjälp av den presenterade metoden avslöjar vi att VGG-16 arkitektur överträffar AlexNet arkitektur på ansikte erkännande uppgifter eftersom det kan mycket bättre generalisera till osynliga ansikte poser, även om det har betydligt fler parametrar. 4) Vi avslöjar en huvudsaklig begränsning av nuvarande DCNN arkitekturer, vilket är svårigheten att generalisera när olika identiteter att inte dela samma pose variation. 5) Vi visar att våra rön om syntetiska data också gäller för lärande från verkliga data. Vår ansiktsbildsgenerator är allmänt tillgänglig för att göra det möjligt för gemenskapen att jämföra andra DCNN-arkitekturer.
Till följd av detta har Kortylewski m.fl. REF föreslog nyligen att använda syntetiskt genererade ansiktsbilder för att analysera generalisering prestanda för olika neurala nätverksarkitekturer när man utför ansiktsigenkänning i den virtuella domänen.
Empirically Analyzing the Effect of Dataset Biases on Deep Face Recognition Systems
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}