| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2025-11-04 13:00
顔認証モデルの合成データ活用におけるリスク分析 ○西川峻平・西垣正勝(静岡大)・大木哲史(静岡大/理研) BioX2025-88 |
| 抄録 |
(和) |
近年,顔認証の分野では Diffusion などの画像生成モデルで作られた合成データが,データ拡張の有効な手段として注目されている.しかし,アーティファクトによる認証精度の低下,さらに実環境での合成画像検知器との併用に及ぼす影響については十分に検討されていない.そこで本研究では,合成データを用いて学習した顔認証モデルの性能を評価しリスクを明らかにするとともに,認証性能の変化を定量的に分析し,安全かつ有効な活用に向けた指針を提案する. |
| (英) |
In recent years, synthetic data generated by image generation models such as diffusion models has attracted attention as an effective means of data augmentation in the field of face recognition.
However, the effects of artifacts on recognition accuracy and the interaction with face anti-spoofing systems in real-world environments have not been sufficiently investigated.
In this study, we evaluate the performance of face recognition models trained on synthetic data, analyze the associated risks, and quantitatively examine performance variations.
Based on the findings, we discuss guidelines for the safe and effective utilization of synthetic data in face recognition. |
| キーワード |
(和) |
合成データ / 顔認証 / なりすまし検知 / / / / / |
| (英) |
Synthetic Data / Face Recognition / Face Anti-Spoofing / / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 125, no. 221, BioX2025-88, pp. 12-19, 2025年11月. |
| 資料番号 |
BioX2025-88 |
| 発行日 |
2025-10-28 (BioX) |
| ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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BioX2025-88 |