論文の概要: CASIA-Face-Africa: A Large-scale African Face Image Database
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03632v2
- Date: Tue, 11 May 2021 07:23:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-12 11:17:14.276329
- Title: CASIA-Face-Africa: A Large-scale African Face Image Database
- Title（参考訳）: CASIA-Face-Africa: 大規模アフリカの顔画像データベース
- Authors: Jawad Muhammad, Yunlong Wang, Caiyong Wang, Kunbo Zhang, and Zhenan
Sun
- Abstract要約: 人種バイアスは、最先端の顔認識システム(sota)に固有のものであることが証明されていた。
パブリックドメインにおける大規模アフリカの顔画像データベースの欠如は、顔認識の人種バイアス問題の研究における主要な制限の1つである。
アフリカ1,183人の38,546枚の画像を含む顔画像データベースCASIA-Face-Africaを収集します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.29325019954341
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Face recognition is a popular and well-studied area with wide applications in
our society. However, racial bias had been proven to be inherent in most State
Of The Art (SOTA) face recognition systems. Many investigative studies on face
recognition algorithms have reported higher false positive rates of African
subjects cohorts than the other cohorts. Lack of large-scale African face image
databases in public domain is one of the main restrictions in studying the
racial bias problem of face recognition. To this end, we collect a face image
database namely CASIA-Face-Africa which contains 38,546 images of 1,183 African
subjects. Multi-spectral cameras are utilized to capture the face images under
various illumination settings. Demographic attributes and facial expressions of
the subjects are also carefully recorded. For landmark detection, each face
image in the database is manually labeled with 68 facial keypoints. A group of
evaluation protocols are constructed according to different applications,
tasks, partitions and scenarios. The performances of SOTA face recognition
algorithms without re-training are reported as baselines. The proposed database
along with its face landmark annotations, evaluation protocols and preliminary
results form a good benchmark to study the essential aspects of face biometrics
for African subjects, especially face image preprocessing, face feature
analysis and matching, facial expression recognition, sex/age estimation,
ethnic classification, face image generation, etc. The database can be
downloaded from our http://www.cripacsir.cn/dataset/
- Abstract（参考訳）: 顔認識は、私たちの社会に広く応用され、よく研究されている分野です。
しかし、人種的偏見は、ほとんどの最先端美術(SOTA)顔認識システムに固有のものであることが証明された。
顔認識アルゴリズムに関する多くの調査研究は、他のコホートよりもアフリカの被験者の偽陽性率が高いことを報告している。
パブリックドメインにおける大規模アフリカの顔画像データベースの欠如は、顔認識の人種バイアス問題の研究における主要な制限の1つである。
そこで我々は,アフリカ人1,183人の38,546枚の画像を含む顔画像データベース,CASIA-Face-Africaを収集した。
マルチスペクトルカメラを用いて様々な照明条件下での顔画像のキャプチャを行う。
被験者の年齢属性や表情も慎重に記録されている。
ランドマーク検出には、データベースの各顔画像に68のキーポイントを手動でラベル付けする。
評価プロトコルのグループは、異なるアプリケーション、タスク、パーティション、シナリオに従って構築されます。
再学習のないSOTA顔認識アルゴリズムの性能をベースラインとして報告する。
提案するデータベースは, 顔のランドマークアノテーション, 評価プロトコル, 予備結果とともに, 特に顔画像前処理, 顔の特徴分析とマッチング, 表情認識, 性別・年齢推定, 民族分類, 顔画像生成など, アフリカの被験者の顔バイオメトリックスの本質的な側面を研究するための優れたベンチマークを形成する。
データベースはhttp://www.cripacsir.cn/dataset/からダウンロードできる。
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