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On the Quality and Diversity of Synthetic Face Data and its Relation to the Generator Training Data., , , und . IWBF, Seite 1-6. IEEE, (2023)CR-FIQA: Face Image Quality Assessment by Learning Sample Relative Classifiability., , , , und . CVPR, Seite 5836-5845. IEEE, (2023)ElasticFace: Elastic Margin Loss for Deep Face Recognition., , , und . CVPR Workshops, Seite 1577-1586. IEEE, (2022)Are Explainability Tools Gender Biased? A Case Study on Face Presentation Attack Detection., , , und . EUSIPCO, Seite 945-949. IEEE, (2023)Cross-Spectral Periocular Recognition by Cascaded Spectral Image Transformation., , , , und . IST, Seite 1-7. IEEE, (2019)Bias and Diversity in Synthetic-based Face Recognition., , , , und . WACV, Seite 6203-6214. IEEE, (2024)OCFR 2022: Competition on Occluded Face Recognition from Synthetically Generated Structure-Aware Occlusions., , , , , , , , , und 5 andere Autor(en). IJCB, Seite 1-9. IEEE, (2022)Iris and periocular biometrics for head mounted displays: Segmentation, recognition, and synthetic data generation., , , , , und . Image Vis. Comput., (2020)Ubiquitous multi-occupant detection in smart environments., , , , , und . Neural Comput. Appl., 36 (6): 2941-2960 (Februar 2024)Iris Liveness Detection Competition (LivDet-Iris) - The 2020 Edition., , , , , , , , , und 13 andere Autor(en). IJCB, Seite 1-9. IEEE, (2020)