이 연구는 얼굴 이미지 분석 AI 시스템의 편향과 부정확성을 해결하기 위해 다양한 얼굴 특성을 포함하는 합성 얼굴 이미지 데이터셋을 제안한다. 기존 데이터셋은 주로 인구통계학적 요인에 초점을 맞추고 있어 실제 얼굴 다양성을 충분히 반영하지 못한다.
제안하는 방법론은 인구통계학적 요인뿐만 아니라 메이크업, 헤어스타일, 액세서리 등 비영구적 특성까지 포괄하는 체계적인 프롬프트 생성 전략을 사용한다. 이를 통해 다양한 얼굴 특성을 가진 고품질의 사실적인 이미지 데이터셋을 생성할 수 있다.
생성된 SDFD 데이터셋은 기존 데이터셋에 비해 크기가 작지만, 이미지 분류 작업에서 동등하거나 더 높은 난이도를 보였다. 이는 SDFD가 보다 포괄적인 얼굴 다양성을 반영하고 있음을 의미한다.
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