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- A Survey of Face Recognition [25.6]
本稿では,その歴史,パイプライン,従来の手動設計機能やディープラーニングに基づくアルゴリズム,主流トレーニング,評価,データセット,関連するアプリケーションなど,顔認識について紹介する。 我々は、できるだけ多くの最先端の作業を分析し比較し、またバックボーンサイズとデータ分布の影響を調べるために、実験セットを慎重に設計した。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 26 Dec 2022 08:36:58 GMT)
- Multiface: A Dataset for Neural Face Rendering [108.4]
本研究では,新しいマルチビュー,高解像度のヒューマン・フェイス・データセットであるMultifaceを提案する。 顔のパフォーマンスの高解像度同期映像をキャプチャする大規模なマルチカメラ装置であるMugsyを紹介する。 Multifaceの目的は、学術コミュニティにおける高品質データへのアクセシビリティのギャップを埋め、VRテレプレゼンスの研究を可能にすることである。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 22 Jul 2022 17:55:39 GMT)
- Are Commercial Face Detection Models as Biased as Academic Models? [64.7]
我々は学術的および商業的な顔検出システムを比較し、特にノイズに対する堅牢性について検討する。 最新の学術的顔検出モデルでは, 高齢者や男性的に性別を呈示する人に対して, 統計的に有意なパフォーマンス低下がみられ, ロバスト性に差があることが判明した。 商用モデルは、常に学術モデルと同じくらいの偏り、あるいはより偏りがある、と結論付けます。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 25 Jan 2022 02:21:42 GMT)- Face Detectionタスクの頑健性についてでアカデミックなモデルと商用のモデルを比較、商用モデルが明確に優れているとは言えないと指摘した論文。
- テクノロジーは似ているわけでそうだろうなと思いつつ、商用モデルの方が（fairnessなど重要な問題につながる）頑健性には気を使うべきであるとは思う。