論文の概要: Anatomizing Bias in Facial Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06522v1
- Date: Mon, 13 Dec 2021 09:51:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-15 01:04:49.961475
- Title: Anatomizing Bias in Facial Analysis
- Title（参考訳）: 顔分析におけるバイアスの解剖
- Authors: Richa Singh, Puspita Majumdar, Surbhi Mittal, Mayank Vatsa
- Abstract要約: 既存の顔分析システムでは、特定の集団群に対して偏りのある結果が得られることが示されている。
これらのシステムは、個人の性別、アイデンティティ、肌のトーンに基づいて差別されないようにすることが義務づけられている。
これはAIシステムにおけるバイアスの識別と緩和の研究につながった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.79402670904338
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Existing facial analysis systems have been shown to yield biased results
against certain demographic subgroups. Due to its impact on society, it has
become imperative to ensure that these systems do not discriminate based on
gender, identity, or skin tone of individuals. This has led to research in the
identification and mitigation of bias in AI systems. In this paper, we
encapsulate bias detection/estimation and mitigation algorithms for facial
analysis. Our main contributions include a systematic review of algorithms
proposed for understanding bias, along with a taxonomy and extensive overview
of existing bias mitigation algorithms. We also discuss open challenges in the
field of biased facial analysis.
- Abstract（参考訳）: 既存の顔分析システムは、特定の人口集団に対して偏りのある結果をもたらすことが示されている。
社会への影響により、これらのシステムが個人の性別、アイデンティティ、肌の色によって差別されないようにすることが必須になっている。
これはAIシステムにおけるバイアスの識別と緩和の研究につながった。
本稿では,顔分析のためのバイアス検出・推定・緩和アルゴリズムをカプセル化する。
我々の主な貢献は、バイアスを理解するために提案されたアルゴリズムの体系的レビューと、既存のバイアス緩和アルゴリズムの広範な概要を含む。
また,偏りのある顔分析の分野での課題についても考察する。
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