論文の概要: Fairer Analysis and Demographically Balanced Face Generation for Fairer Face Verification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03349v1
• Date: Wed, 04 Dec 2024 14:30:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:08:04.071918
• Title: Fairer Analysis and Demographically Balanced Face Generation for Fairer Face Verification
• Title（参考訳）: フェアア・フェース・検証のためのフェアア・アナリティクスとデモグラフィックバランス・フェース・ジェネレーション
• Authors: Alexandre Fournier-Montgieux, Michael Soumm, Adrian Popescu, Bertrand Luvison, Hervé Le Borgne,
• Abstract要約: 顔認識と検証は、深層表現の導入によって性能が向上した2つのコンピュータビジョンタスクである。 現実のトレーニングデータセットにおける顔データの繊細な性質とバイアスによる倫理的、法的、技術的な課題は、彼らの開発を妨げる。 公平性を向上する新しい制御された生成パイプラインを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.04239222633795
• License:
• Abstract: Face recognition and verification are two computer vision tasks whose performances have advanced with the introduction of deep representations. However, ethical, legal, and technical challenges due to the sensitive nature of face data and biases in real-world training datasets hinder their development. Generative AI addresses privacy by creating fictitious identities, but fairness problems remain. Using the existing DCFace SOTA framework, we introduce a new controlled generation pipeline that improves fairness. Through classical fairness metrics and a proposed in-depth statistical analysis based on logit models and ANOVA, we show that our generation pipeline improves fairness more than other bias mitigation approaches while slightly improving raw performance.
• Abstract（参考訳）: 顔認識と検証は、深層表現の導入によって性能が向上した2つのコンピュータビジョンタスクである。 しかし、現実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性質による倫理的、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、公平性の問題はまだ残っている。 既存のDCFace SOTAフレームワークを用いて、公正性を改善する新しい制御された生成パイプラインを導入する。 古典的公正度測定と,ロジットモデルとANOVAに基づく詳細な統計解析により,我々の生成パイプラインは,他のバイアス軽減手法よりも公平性を向上し,生のパフォーマンスをわずかに改善することを示した。

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