論文の概要: Facial recognition technology and human raters can predict political orientation from images of expressionless faces even when controlling for demographics and self-presentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16343v4
• Date: Sun, 13 Oct 2024 19:54:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-15 15:05:59.014844
• Title: Facial recognition technology and human raters can predict political orientation from images of expressionless faces even when controlling for demographics and self-presentation
• Title（参考訳）: 人口動態や自己表現を制御しても、表情のない顔の画像から顔認識技術と人間のレーダは政治的指向を予測できる
• Authors: Michal Kosinski, Poruz Khambatta, Yilun Wang,
• Abstract要約: 実験室では, 表情, 顔の向き, 顔の向き, イメージ特性をコントロールしながら, 591人の被験者の顔画像の標準化を行った。 人間と顔認識アルゴリズムの両方が、政治的指向尺度で参加者のスコアを予測することができる。 標準化された画像からの政治的指向の予測可能性は、プライバシー、顔認識技術の規制、政治的指向の起源と結果の理解に重要な意味を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.034734757648947
• License:
• Abstract: Carefully standardized facial images of 591 participants were taken in the laboratory, while controlling for self-presentation, facial expression, head orientation, and image properties. They were presented to human raters and a facial recognition algorithm: both humans (r=.21) and the algorithm (r=.22) could predict participants' scores on a political orientation scale (Cronbach's alpha=.94) decorrelated with age, gender, and ethnicity. These effects are on par with how well job interviews predict job success, or alcohol drives aggressiveness. Algorithm's predictive accuracy was even higher (r=.31) when it leveraged information on participants' age, gender, and ethnicity. Moreover, the associations between facial appearance and political orientation seem to generalize beyond our sample: The predictive model derived from standardized images (while controlling for age, gender, and ethnicity) could predict political orientation (r=.13) from naturalistic images of 3,401 politicians from the U.S., UK, and Canada. The analysis of facial features associated with political orientation revealed that conservatives tended to have larger lower faces. The predictability of political orientation from standardized images has critical implications for privacy, the regulation of facial recognition technology, and understanding the origins and consequences of political orientation.
• Abstract（参考訳）: 591人の被験者の顔像を精査し, 自己表現, 表情, 頭部方向, 画像特性を制御した。 人間(r=.21)とアルゴリズム(r=.22)は、政治的指向尺度(Cronbach's Alpha=.94)で参加者のスコアを年齢、性別、民族と相関付けることができる。 これらの効果は、就職面接がいかに仕事の成功を予測するか、あるいはアルコールが積極性を促進するかに匹敵する。 アルゴリズムの予測精度はさらに高く(r=.31)、参加者の年齢、性別、民族に関する情報を利用した。 標準化されたイメージ(年齢、性別、民族性を管理する一方で)から派生した予測モデルは、米国、英国、カナダの政治家3,401人の自然主義的なイメージから政治的指向(r=.13)を予測することができる。 政治的指向に関連する顔の特徴の分析により、保守派はより低い顔を持つ傾向が見られた。 標準化された画像からの政治的指向の予測可能性は、プライバシー、顔認識技術の規制、政治的指向の起源と結果の理解に重要な意味を持つ。

関連論文リスト

• Social perception of faces in a vision-language model [11.933952003478172]
  オープンソースの視覚言語モデルであるCLIPにおける人間の顔の社会的知覚について検討する。 年齢、性別、人種は、CLIPの社会的知覚に体系的に影響を及ぼす。 黒人女性の顔には強い偏見パターンがある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-26T17:21:54Z)
• Robustness Disparities in Face Detection [64.71318433419636]
  本稿では,その顔検出システムの詳細なベンチマークとして,商業モデルと学術モデルのノイズに対する頑健性について検討する。 すべてのデータセットやシステム全体で、$textitmasculineである個人の写真が$textitdarker skin type$$$、$textitdarker$、または$textitdim lighting$は、他のIDよりもエラーの影響を受けやすい。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-29T05:22:47Z)
• An Attack on Feature Level-based Facial Soft-biometric Privacy Enhancement [13.780253190395715]
  特徴レベルに基づく顔ソフトバイオメトリック・プライバシ・エンハンスメント技術に対する攻撃を導入する。 プライバシーの強化を回避することができ、性別を最大90%の精度で正しく分類することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-24T10:41:15Z)
• CASIA-Face-Africa: A Large-scale African Face Image Database [43.29325019954341]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-08T08:15:11Z)
• I Only Have Eyes for You: The Impact of Masks On Convolutional-Based Facial Expression Recognition [78.07239208222599]
  今回提案したFaceChannelがマスクを持つ人からの表情認識にどのように適応するかを評価します。 また、制約された社会的相互作用シナリオにおける顔の特徴の変化を学習し、組み合わせるためのFaceChannelの本質的な能力を示すために、特定の機能レベルの可視化も行います。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-16T20:03:30Z)
• About Face: A Survey of Facial Recognition Evaluation [0.0]
  1976年から2019年の間に構築された1億1500万枚の顔データセットを調査した。 これらのデータセットは、政治的モチベーションの変化、技術的能力、現在の規範によって、文脈的に情報化されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-01T13:05:34Z)
• Facial Expressions as a Vulnerability in Face Recognition [73.85525896663371]
  本研究では,顔認識システムのセキュリティ脆弱性としての表情バイアスについて検討する。 本稿では,表情バイアスが顔認識技術の性能に与える影響を包括的に分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-17T18:12:41Z)
• Age Gap Reducer-GAN for Recognizing Age-Separated Faces [72.26969872180841]
  本稿では,年齢変化に伴う顔と時間変化をマッチングする新しいアルゴリズムを提案する。 提案手法は,顔の年齢推定と年齢別顔の検証を組み合わせた統合フレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-11T16:43:32Z)
• Towards Gender-Neutral Face Descriptors for Mitigating Bias in Face Recognition [51.856693288834975]
  最先端のディープネットワークは、顔認識のために訓練されている間、性別情報を暗黙的にエンコードする。 ジェンダーは顔を識別する上で重要な属性と見なされることが多い。 本稿では,顔ディスクリプタに存在する性別情報を減らすために,新たにAGENDA(Adversarial Gender De-biasing Algorithm)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-14T08:54:03Z)
• Investigating Bias in Deep Face Analysis: The KANFace Dataset and Empirical Study [67.3961439193994]
  現在までに最も包括的で大規模な顔画像とビデオのデータセットを導入している。 データは、アイデンティティ、正確な年齢、性別、親族関係の点で手動で注釈付けされる。 提案したベンチマークでネットワーク埋め込みをデバイアス化する手法を導入し,テストした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-15T00:14:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。