Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Real Balanced Dataset For Understanding Bias? Factors That Impact Accuracy, Not Numbers of Identities and Images

論文の概要: A Real Balanced Dataset For Understanding Bias? Factors That Impact Accuracy, Not Numbers of Identities and Images

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09818v1
Date: Mon, 17 Apr 2023 22:02:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-20 13:25:33.832664
Title: A Real Balanced Dataset For Understanding Bias? Factors That Impact Accuracy, Not Numbers of Identities and Images
Title（参考訳）: バイアスを理解するための真のバランスのとれたデータセット? アイデンティティや画像の数ではなく、正確性に影響を与える要因
Authors: Haiyu Wu, Kevin W. Bowyer
Abstract要約: 顔認識アルゴリズムの精度を評価するために、様々な顔画像データセットが「フェア」または「バランス」として提案されている。評価データセットにおけるアイデンティティの数と画像が、1対1の顔マッチング精度の駆動要因ではない点に注意する必要がある。本稿では,本論文で言及した因子とバランスの取れたクロスデデマトグラフィー評価データセットの作成を容易にするバイアス対応ツールキットを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.291242737118484
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The issue of disparities in face recognition accuracy across demographic groups has attracted increasing attention in recent years. Various face image datasets have been proposed as 'fair' or 'balanced' to assess the accuracy of face recognition algorithms across demographics. While these datasets often balance the number of identities and images across demographic groups. It is important to note that the number of identities and images in an evaluation dataset are not the driving factors for 1-to-1 face matching accuracy. Moreover, balancing the number of identities and images does not ensure balance in other factors known to impact accuracy, such as head pose, brightness, and image quality. We demonstrate these issues using several recently proposed datasets. To enhance the capacity for less biased evaluations, we propose a bias-aware toolkit that facilitates the creation of cross-demographic evaluation datasets balanced on factors mentioned in this paper.
Abstract（参考訳）: 近年、人口集団間での顔認識精度の格差が注目されている。顔認識アルゴリズムの精度を評価するために、様々な顔画像データセットが「フェア」または「バランス」として提案されている。これらのデータセットは、しばしば人口統計グループ間のアイデンティティとイメージの数のバランスをとる。評価データセットにおけるアイデンティティの数と画像が、1対1の顔マッチング精度の駆動要因ではないことに注意する必要がある。さらに、アイデンティティの数と画像のバランスは、頭部ポーズ、明るさ、画質など、正確性に影響を与える他の要因のバランスを確保できない。最近提案されたデータセットを用いてこれらの問題を実証する。そこで本論文では, バイアスの少ない評価を行うために, 偏差評価データセットの作成を容易にするバイアス対応ツールキットを提案する。

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