顔認識のための合成データの枠組みとしてSynFaceを提案し、合成データで学習させた顔認識モデルの正解率の向上にかかる分析結果を示した。

CASIA-WebFaceデータセットで学習し、LFWデータセットとLFWの合成バージョンで評価を行い、CVPR 2020のDiscoFaceGANで提案されたIdentity Mixupが正解率の向上に寄与する結果。また、現実のデータも学習に使用すれば、それが少量であっても合成データとのMixupにより正解率を大きく向上させる結果。

個別の手法は既知でも、順序立てて構成された論文で、わかりやすく分析結果を示しているため通ったと考えられる。