Der Artikel präsentiert ein neuartiges Framework namens VIGFace, das in der Lage ist, synthetische Gesichtsbilder zu generieren. Das Verfahren besteht aus zwei Stufen:
Trainieren eines Gesichtserkennungsmodells (FR-Modell) unter Verwendung realer Gesichtsbilder. Dabei werden zusätzlich virtuelle Prototypen in den Merkmalsraum integriert, um eine klare Trennung zwischen realen und virtuellen Identitäten zu gewährleisten.
Generieren synthetischer Gesichtsbilder mithilfe eines Diffusionsmodells, das auf dem zuvor trainierten FR-Modell basiert. Durch die Einbindung der Merkmalsrepräsentation des FR-Modells wird sichergestellt, dass die generierten Bilder eine hohe Konsistenz und Vielfalt aufweisen.
Die Experimente zeigen, dass das vorgeschlagene VIGFace-Modell in der Lage ist, hochwertige synthetische Gesichtsbilder zu erzeugen, die sich deutlich von realen Individuen unterscheiden. Darüber hinaus kann das Modell auch als effektive Datenerweiterungsmethode eingesetzt werden, um die Leistung von Gesichtserkennungsmodellen zu verbessern.
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