Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bias and Diversity in Synthetic-based Face Recognition

論文の概要: Bias and Diversity in Synthetic-based Face Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03970v1
Date: Tue, 7 Nov 2023 13:12:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-08 15:37:18.118788
Title: Bias and Diversity in Synthetic-based Face Recognition
Title（参考訳）: 合成顔認証におけるバイアスと多様性
Authors: Marco Huber, Anh Thi Luu, Fadi Boutros, Arjan Kuijper, Naser Damer
Abstract要約: 合成顔認証データセットの多様性が、真正なデータセットとどのように比較されるかを検討する。性別、民族、年齢、地位の分布に注目します。バイアスに関しては、合成ベースモデルが真ベースモデルと類似したバイアス挙動を持っていることが分かる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.408456748469426
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Synthetic data is emerging as a substitute for authentic data to solve ethical and legal challenges in handling authentic face data. The current models can create real-looking face images of people who do not exist. However, it is a known and sensitive problem that face recognition systems are susceptible to bias, i.e. performance differences between different demographic and non-demographics attributes, which can lead to unfair decisions. In this work, we investigate how the diversity of synthetic face recognition datasets compares to authentic datasets, and how the distribution of the training data of the generative models affects the distribution of the synthetic data. To do this, we looked at the distribution of gender, ethnicity, age, and head position. Furthermore, we investigated the concrete bias of three recent synthetic-based face recognition models on the studied attributes in comparison to a baseline model trained on authentic data. Our results show that the generator generate a similar distribution as the used training data in terms of the different attributes. With regard to bias, it can be seen that the synthetic-based models share a similar bias behavior with the authentic-based models. However, with the uncovered lower intra-identity attribute consistency seems to be beneficial in reducing bias.
Abstract（参考訳）: 合成データは、顔データを扱う際の倫理的および法的課題を解決するために、認証データの代用として出現している。現在のモデルは、存在しない人のリアルな顔画像を作ることができる。しかし、顔認識システムがバイアス、すなわち異なる人口統計学的属性と非人口統計学的属性のパフォーマンスの違いに影響を受けやすく、不公平な決定に繋がる可能性があることは知られ、敏感な問題である。本研究では,合成顔認識データセットの多様性が真のデータセットとどのように比較されるか,および生成モデルのトレーニングデータの分布が合成データの分布に与える影響について検討する。そのために,性別,民族,年齢,頭部位置の分布を検討した。さらに,近年の3つの合成型顔認識モデルの具体的バイアスについて,実データに基づくベースラインモデルと比較して検討した。その結果, 発電機は, 使用するトレーニングデータと同様の分布を異なる属性で生成することがわかった。バイアスに関しては、合成ベースモデルが真ベースモデルと類似したバイアス挙動を持っていることが分かる。しかし, アイデンティティ内属性の整合性を明らかにすることにより, バイアスの低減に有効と考えられる。

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