論文の概要: Convolutional neural net face recognition works in non-human-like ways

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.04069v2
• Date: Tue, 23 Jun 2020 11:59:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 09:12:12.738270
• Title: Convolutional neural net face recognition works in non-human-like ways
• Title（参考訳）: 畳み込みニューラルネットの顔認識は非人間的な方法で機能する
• Authors: P. J. B. Hancock, R. S. Somai and V. R. Mileva
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、多くのパターン認識問題において、アートパフォーマンスの状態を付与する。 我々は、CNNの顔認識システムも驚くべき「エラー」を発生させると報告した。 最高のCNNは、人間の顔のマッチングタスクでほぼ完璧に動作しますが、異なる見かけの人種や性別の顔に対して最もマッチしていると宣言します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Convolutional neural networks (CNNs) give state of the art performance in many pattern recognition problems but can be fooled by carefully crafted patterns of noise. We report that CNN face recognition systems also make surprising "errors". We tested six commercial face recognition CNNs and found that they outperform typical human participants on standard face matching tasks. However, they also declare matches that humans would not, where one image from the pair has been transformed to look a different sex or race. This is not due to poor performance; the best CNNs perform almost perfectly on the human face matching tasks, but also declare the most matches for faces of a different apparent race or sex. Although differing on the salience of sex and race, humans and computer systems are not working in completely different ways. They tend to find the same pairs of images difficult, suggesting some agreement about the underlying similarity space.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、多くのパターン認識問題において、アートパフォーマンスの状態を付与するが、注意深く作られたノイズパターンによって騙される。 cnnの顔認識システムも驚くべき「エラー」を起こしていると報告した。 我々は6つの商用顔認識CNNを試験し、標準的な顔マッチングタスクにおいて、典型的な人間の参加者よりも優れた結果を得た。 しかし、彼らはまた、人間はしないと宣言し、そこではペアのイメージが別の性別や人種に見えるように変化した。 最高のCNNは、人間の顔のマッチングタスクでほぼ完全に動作しますが、異なる見かけの人種や性別の顔に対して最もマッチしていると宣言します。 セックスと人種のサリエンスが異なるが、人間とコンピューターのシステムは全く異なる方法で機能していない。 彼らは同じ画像のペアを見つけるのが難しく、基礎となる類似性空間についていくつかの合意を示唆する。

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