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Second FRCSyn-onGoing: Winning solutions and post-challenge analysis to improve face recognition with synthetic data

Título
Second FRCSyn-onGoing: Winning solutions and post-challenge analysis to improve face recognition with synthetic data
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2025
Autores
Huang, YG
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Mi, YX
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Ding, SH
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Zhou, SG
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
He, S
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Fu, LZ
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Cong, H
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Zhang, RY
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Xiao, ZH
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Smirnov, E
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Pimenov, A
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Grigorev, A
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Timoshenko, D
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Asfaw, KM
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Low, CY
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Liu, H
(Autor)
Outra
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Wang, CY
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Zuo, Q
(Autor)
Outra
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He, ZX
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Shahreza, HO
(Autor)
Outra
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George, A
(Autor)
Outra
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Unnervik, A
(Autor)
Outra
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Rahimi, P
(Autor)
Outra
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Marcel, S
(Autor)
Outra
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Neto, PC
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Ver página do Authenticus Sem ORCID
Huber, M
(Autor)
Outra
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Kolf, JN
(Autor)
Outra
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Damer, N
(Autor)
Outra
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Boutros, F
(Autor)
Outra
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Jaime S Cardoso
(Autor)
FEUP
Ver página pessoal Sem permissões para visualizar e-mail institucional Pesquisar Publicações do Participante Ver página do Authenticus Ver página ORCID
Sequeira, AF
(Autor)
Outra
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Atzori, A
(Autor)
Outra
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Fenu, G
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Marras, M
(Autor)
Outra
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Struc, V
(Autor)
Outra
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Yu, J
(Autor)
Outra
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Li, ZJ
(Autor)
Outra
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Li, JC
(Autor)
Outra
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Zhao, WS
(Autor)
Outra
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Lei, Z
(Autor)
Outra
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Zhu, XY
(Autor)
Outra
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Zhang, XY
(Autor)
Outra
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Biesseck, B
(Autor)
Outra
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Vidal, P
(Autor)
Outra
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Coelho, L
(Autor)
Outra
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Granada, R
(Autor)
Outra
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Menotti, D
(Autor)
Outra
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DeAndres-Tame, I
(Autor)
Outra
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Tolosana, R
(Autor)
Outra
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Melzi, P
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Vera-Rodriguez, R
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Kim, M
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Rathgeb, C
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Liu, XM
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Gomez, LF
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Morales, A
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Fierrez, J
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Ortega-Garcia, J
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Zhong, ZZ
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Revista
Título: Information FusionImportada do Authenticus Pesquisar Publicações da Revista
Vol. 120
ISSN: 1566-2535
Editora: Elsevier
Indexação
Publicação em ISI Web of Knowledge ISI Web of Knowledge - 0 Citações
Publicação em Scopus Scopus - 0 Citações
Outras Informações
ID Authenticus: P-017-SNP
Abstract (EN): Synthetic data is gaining increasing popularity for face recognition technologies, mainly due to the privacy concerns and challenges associated with obtaining real data, including diverse scenarios, quality, and demographic groups, among others. It also offers some advantages over real data, such as the large amount of data that can be generated or the ability to customize it to adapt to specific problem-solving needs. To effectively use such data, face recognition models should also be specifically designed to exploit synthetic data to its fullest potential. In order to promote the proposal of novel Generative AI methods and synthetic data, and investigate the application of synthetic data to better train face recognition systems, we introduce the 2nd FRCSyn-onGoing challenge, based on the 2nd Face Recognition Challenge in the Era of Synthetic Data (FRCSyn), originally launched at CVPR 2024. This is an ongoing challenge that provides researchers with an accessible platform to benchmark (i) the proposal of novel Generative AI methods and synthetic data, and (ii) novel face recognition systems that are specifically proposed to take advantage of synthetic data. We focus on exploring the use of synthetic data both individually and in combination with real data to solve current challenges in face recognition such as demographic bias, domain adaptation, and performance constraints in demanding situations, such as age disparities between training and testing, changes in the pose, or occlusions. Very interesting findings are obtained in this second edition, including a direct comparison with the first one, in which synthetic databases were restricted to DCFace and GANDiffFace.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 19
Documentos
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