論文の概要: Gender Classification and Bias Mitigation in Facial Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.06141v1
- Date: Mon, 13 Jul 2020 01:09:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-10 23:14:40.352236
- Title: Gender Classification and Bias Mitigation in Facial Images
- Title（参考訳）: 顔画像における性別分類とバイアス緩和
- Authors: Wenying Wu, Pavlos Protopapas, Zheng Yang, Panagiotis Michalatos
- Abstract要約: 最近の研究では、バイアス付きベンチマークデータベースでトレーニングされたアルゴリズムがアルゴリズムバイアスをもたらす可能性があることが示されている。
顔認証と性別分類タスクのための既存のベンチマークデータベースについて調査を行った。
我々は、分類精度の向上と、拡張ベンチマークデータベースでトレーニングされたベースラインモデルにおけるアルゴリズムバイアスの軽減に取り組みました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.438105108643341
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Gender classification algorithms have important applications in many domains
today such as demographic research, law enforcement, as well as human-computer
interaction. Recent research showed that algorithms trained on biased benchmark
databases could result in algorithmic bias. However, to date, little research
has been carried out on gender classification algorithms' bias towards gender
minorities subgroups, such as the LGBTQ and the non-binary population, who have
distinct characteristics in gender expression. In this paper, we began by
conducting surveys on existing benchmark databases for facial recognition and
gender classification tasks. We discovered that the current benchmark databases
lack representation of gender minority subgroups. We worked on extending the
current binary gender classifier to include a non-binary gender class. We did
that by assembling two new facial image databases: 1) a racially balanced
inclusive database with a subset of LGBTQ population 2) an inclusive-gender
database that consists of people with non-binary gender. We worked to increase
classification accuracy and mitigate algorithmic biases on our baseline model
trained on the augmented benchmark database. Our ensemble model has achieved an
overall accuracy score of 90.39%, which is a 38.72% increase from the baseline
binary gender classifier trained on Adience. While this is an initial attempt
towards mitigating bias in gender classification, more work is needed in
modeling gender as a continuum by assembling more inclusive databases.
- Abstract（参考訳）: ジェンダー分類アルゴリズムは、人口統計学、法執行、人間とコンピュータの相互作用など、今日多くの領域で重要な応用がある。
最近の研究では、バイアス付きベンチマークデータベースでトレーニングされたアルゴリズムがアルゴリズム的バイアスをもたらす可能性があることが示されている。
しかし、lgbtqや非バイナリ人口など、性別表現に異なる特徴を持つ性マイノリティサブグループに対する性別分類アルゴリズムのバイアスについては、これまではほとんど研究されていない。
本稿では,顔認識および性別分類タスクのための既存のベンチマークデータベースの調査から始める。
現在のベンチマークデータベースには、性別マイノリティサブグループの表現が欠けていることが分かりました。
我々は、現在二分性分類器を拡張して、非二分性クラスを含むようにした。
私たちは2つの新しい顔画像データベースを組み立てました。
1)LGBTQ人口のサブセットを有する人種的バランスの取れた包括的データベース
2)非二元性を持つ人々からなる包括性を持つデータベース。
私たちは、拡張ベンチマークデータベースでトレーニングされたベースラインモデルにおける分類精度の向上とアルゴリズムバイアスの軽減に取り組みました。
我々のアンサンブルモデルは、Adienceで訓練されたベースラインの2進性分類器から38.72%の精度で90.39%の精度を達成している。
これは、性別分類のバイアスを軽減する最初の試みであるが、より包括的なデータベースを組み立てることで、連続体としてジェンダーをモデル化するのにより多くの作業が必要である。
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