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2025-03-15 更新
VIGFace: Virtual Identity Generation for Privacy-Free Face Recognition
Authors:Minsoo Kim, Min-Cheol Sagong, Gi Pyo Nam, Junghyun Cho, Ig-Jae Kim
Deep learning-based face recognition continues to face challenges due to its reliance on huge datasets obtained from web crawling, which can be costly to gather and raise significant real-world privacy concerns. To address this issue, we propose VIGFace, a novel framework capable of generating synthetic facial images. Our idea originates from pre-assigning virtual identities in the feature space. Initially, we train the face recognition model using a real face dataset and create a feature space for both real and virtual identities, where virtual prototypes are orthogonal to other prototypes. Subsequently, we train the diffusion model based on the established feature space, enabling it to generate authentic human face images from real prototypes and synthesize virtual face images from virtual prototypes. Our proposed framework provides two significant benefits. Firstly, it shows clear separability between existing individuals and virtual face images, allowing one to create synthetic images with confidence and without concerns about privacy and portrait rights. Secondly, it ensures improved performance through data augmentation by incorporating real existing images. Extensive experiments demonstrate the superiority of our virtual face dataset and framework, outperforming the previous state-of-the-art on various face recognition benchmarks.
基于深度学习的人脸识别仍然面临挑战，因为它依赖于从网络爬取获得的大量数据集，而收集这些数据集成本高昂，并会引发现实世界中的重大隐私担忧。为了解决这一问题，我们提出了VIGFace，一个能够生成合成面部图像的新型框架。我们的灵感来源于在特征空间中进行虚拟身份的预先分配。首先，我们使用真实面部数据集训练人脸识别模型，并为真实和虚拟身份创建特征空间，其中虚拟原型与其他原型正交。随后，我们基于建立的特征空间训练扩散模型，使其能够从真实原型生成真实的人脸图像，并从虚拟原型合成虚拟人脸图像。我们提出的框架提供了两大优势。首先，它能在现有个体和虚拟人脸图像之间显示出清晰的可分性，使人们能够自信地创建合成图像，无需担心隐私和肖像权问题。其次，它通过融入真实存在的图像，确保了通过数据增强提升性能。大量实验表明，我们的虚拟人脸数据集和框架优于以前的最先进水平，在各种人脸识别基准测试中表现卓越。
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PDF Please refer to version 3 if you are citing this paper. Major updates: (1)Test utilities updated: use AdaFace code. (2)Training method updated: AdaFace+IR-SE50
Summary
基于深度学习的人脸识别仍然面临挑战，依赖于从网络爬虫获取的大量数据集，这既耗费成本又引发现实世界隐私担忧。为解决这一问题，我们提出VIGFace框架，能够生成合成面部图像。该框架源于特征空间中的虚拟身份预分配。首先使用真实面部数据集训练人脸识别模型并为真实和虚拟身份建立特征空间，其中虚拟原型与其他原型正交。随后基于已建立的特征空间训练扩散模型，使其能够从真实原型生成真实的人脸图像，并从虚拟原型合成虚拟人脸图像。该框架具有两大优势：一是现有个体和虚拟人脸图像之间具有清晰的可分离性，可放心创建合成图像而无需担心隐私和肖像权问题；二是通过引入真实存在的图像，确保通过数据增强提高性能。广泛实验表明，我们的虚拟人脸数据集和框架优于先前最新技术，在各种人脸识别基准测试中表现卓越。
Key Takeaways
- 深度学习人脸识别依赖网络爬虫获取的大规模数据集，存在成本高和隐私担忧的问题。
- VIGFace框架能生成合成面部图像，解决上述问题。
- VIGFace框架通过预分配虚拟身份建立特征空间，实现真实和虚拟身份区分。
- 扩散模型基于特征空间训练，能生成真实和虚拟人脸图像。
- 框架具有清晰的可分离性，有利于创建合成图像，无需担心隐私和肖像权问题。
- 通过引入真实图像进行数据增强，提高人脸识别性能。
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