論文の概要: Towards Exploring Fairness in Visual Transformer based Natural and GAN Image Detection Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.12076v2
• Date: Sat, 16 Nov 2024 17:40:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:29:29.891507
• Title: Towards Exploring Fairness in Visual Transformer based Natural and GAN Image Detection Systems
• Title（参考訳）: 視覚変換器を用いた自然・GAN画像検出システムにおける公正性の探索に向けて
• Authors: Manjary P. Gangan, Anoop Kadan, Lajish V L,
• Abstract要約: 本研究では、自然画像とGAN画像を分類する視覚変換器に基づく画像法科学アルゴリズムのバイアスについて検討する。 提案研究は, 性別, 人種, 感情, 交叉領域の偏見を解析するために, 偏見評価コーパスを取得する。 また、画像圧縮がモデルバイアスに与える影響を分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Image forensics research has recently witnessed a lot of advancements towards developing computational models capable of accurately detecting natural images captured by cameras and GAN generated images. However, it is also important to ensure whether these computational models are fair enough and do not produce biased outcomes that could eventually harm certain societal groups or cause serious security threats. Exploring fairness in image forensic algorithms is an initial step towards mitigating these biases. This study explores bias in visual transformer based image forensic algorithms that classify natural and GAN images, since visual transformers are recently being widely used in image classification based tasks, including in the area of image forensics. The proposed study procures bias evaluation corpora to analyze bias in gender, racial, affective, and intersectional domains using a wide set of individual and pairwise bias evaluation measures. Since the robustness of the algorithms against image compression is an important factor to be considered in forensic tasks, this study also analyzes the impact of image compression on model bias. Hence to study the impact of image compression on model bias, a two-phase evaluation setting is followed, where the experiments are carried out in uncompressed and compressed evaluation settings. The study could identify bias existences in the visual transformer based models distinguishing natural and GAN images, and also observes that image compression impacts model biases, predominantly amplifying the presence of biases in class GAN predictions.
• Abstract（参考訳）: 画像法医学の研究は、最近、カメラやGAN生成画像によって捉えられた自然な画像を正確に検出できる計算モデルの開発に向けて、多くの進歩を目撃した。 しかし、これらの計算モデルが十分に公平であり、最終的に特定の社会的グループを傷つけたり、深刻なセキュリティ脅威を引き起こすような偏見のある結果が得られないかどうかを確認することも重要である。 画像法医学アルゴリズムにおける公正性の探索は、これらのバイアスを軽減するための最初のステップである。 本研究は, 自然画像とGAN画像の分類を行う視覚変換器に基づく画像鑑定アルゴリズムのバイアスについて検討する。 本研究は, 偏見評価コーパスを用いて, 性別, 人種, 感情, 交叉領域の偏見分析を行う。 画像圧縮に対するアルゴリズムの堅牢性は、法医学的タスクにおいて考慮すべき重要な要素であるため、この研究では、画像圧縮がモデルバイアスに与える影響も分析する。 したがって、画像圧縮がモデルバイアスに与える影響を調べるために、2相評価設定を踏襲し、非圧縮圧縮圧縮評価設定で実験を行う。 また、画像圧縮がモデルバイアスに影響を与え、主にクラスGAN予測におけるバイアスの存在を増幅することを示した。

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