人工智能系统创建的合成数据，对于AI系统是一个不断增长的市场，因为一般的对抗网络（GAN）用于训练面部识别和其他生物识别算法。
华盛顿邮报介绍了一家名为Yuty的公司，以及提供合成面部数据集所需的道路，并报告说它是该空间中大约50家初创公司之一。
帖子指出，Gartner预测所有AI培训数据的60％将在2024年合成。
亚马逊最近透露，它严重依赖合成数据来训练其棕榈生物识别技术。
同样，Openai根据该工具的开发人员的机制，以防止其在创建深层烟气中，允许其用户共享综合面部图像的策略，以允许其用户共享综合面部图像副。
但是，dall-e实际上并不是要产生逼真的面孔。该工具的名字是超现实主义画家萨尔瓦多·达利（Salvador Dali）和动画电影角色wall-e的港口。相反，该工具主要用于生成模因。
DataTang在CPVR 2022
DataTangBrough的合成数据生成技术是2022年的计算机视觉和模式识别会议（CVPR 2022），作为该活动的银色赞助商，并举行了赠品，以帮助改善生物特征识别检测和欺骗预防的现状。
该公司以5个数据集的形式赠送了价值20,000美元的生物识别培训数据，用于3D LIVISE检测，2D SPOOF检测和重新识别系统培训。
“我们希望该培训数据集可以帮助研究机构和科技公司改善其AI模型，” Datatang国际市场经理Frank Wang在一封电子邮件中解释说生物识别更新。
王写道：“作为计算机视觉领域的顶级会议，CVPR每年都吸引了来自人工智能，计算机视觉和机器学习领域的大量专业人员。” “自流行病爆发以来，CVPR 2022首次重新启动离线参与。提交纸张的数量已达到近10,000，与去年相比增加了15％，其中44.59％的作者来自中国大陆。
“本文的Epro-PNP：阿里巴巴和汤吉大学的研究人员赢得了最佳学生纸奖，对单眼对象姿势估计的端到端概率 - 概率n点”获得了。”
今年6月21日至24日举行的CPVR 2022上有250次演讲，以及66个讲习班和29个教程。
