Fugu-MT 論文翻訳(概要): Toward Fairer Face Recognition Datasets

論文の概要: Toward Fairer Face Recognition Datasets

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16592v1
Date: Mon, 24 Jun 2024 12:33:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-25 14:54:27.343429
Title: Toward Fairer Face Recognition Datasets
Title（参考訳）: より公平な顔認識データセットを目指して
Authors: Alexandre Fournier-Mongieux, Michael Soumm, Adrian Popescu, Bertrand Luvison, Hervé Le Borgne,
Abstract要約: 顔認識と検証は、ディープ表現の導入によってパフォーマンスが向上したコンピュータビジョンタスクである。実際のトレーニングデータセットにおける顔データとバイアスのセンシティブな性格による倫理的、法的、技術的な課題は、彼らの開発を妨げる。生成されたトレーニングデータセットに階層属性のバランス機構を導入することにより、公平性を促進する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 69.04239222633795
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Face recognition and verification are two computer vision tasks whose performance has progressed with the introduction of deep representations. However, ethical, legal, and technical challenges due to the sensitive character of face data and biases in real training datasets hinder their development. Generative AI addresses privacy by creating fictitious identities, but fairness problems persist. We promote fairness by introducing a demographic attributes balancing mechanism in generated training datasets. We experiment with an existing real dataset, three generated training datasets, and the balanced versions of a diffusion-based dataset. We propose a comprehensive evaluation that considers accuracy and fairness equally and includes a rigorous regression-based statistical analysis of attributes. The analysis shows that balancing reduces demographic unfairness. Also, a performance gap persists despite generation becoming more accurate with time. The proposed balancing method and comprehensive verification evaluation promote fairer and transparent face recognition and verification.
Abstract（参考訳）: 顔認識と検証は、2つのコンピュータビジョンタスクであり、深層表現の導入によって性能が向上した。しかし、実際のトレーニングデータセットにおける顔データやバイアスの繊細な特徴による倫理的、法的、技術的な課題は、彼らの開発を妨げる。生成AIは、架空のアイデンティティを作成することによってプライバシに対処するが、公平性の問題は継続する。生成されたトレーニングデータセットに階層属性のバランス機構を導入することにより、公平性を促進する。既存の実データセット、生成された3つのトレーニングデータセット、拡散ベースデータセットのバランスの取れたバージョンを実験する。精度と公平性を等しく考慮し、厳密な回帰に基づく属性の統計的分析を含む包括的評価を提案する。この分析は、バランスが人口的不公平を減少させることを示している。また、世代が時間とともに正確になるにもかかわらず、パフォーマンスギャップは持続する。提案手法と包括的検証評価は、より公平で透明な顔認識と検証を促進する。

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