論文の概要: Found in Translation: semantic approaches for enhancing AI interpretability in face verification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05471v1
- Date: Mon, 06 Jan 2025 08:34:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-13 15:28:41.832397
- Title: Found in Translation: semantic approaches for enhancing AI interpretability in face verification
- Title（参考訳）: 翻訳の発見:顔認証におけるAI解釈可能性向上のためのセマンティックアプローチ
- Authors: Miriam Doh, Caroline Mazini Rodrigues, N. Boutry, L. Najman, Matei Mancas, Bernard Gosselin,
- Abstract要約: 本研究は,XAIフレームワークに意味概念を統合することで,モデル出力と人間の理解の包括的ギャップを埋めることにより,これまでの研究を拡張した。
ユーザが選択した顔のランドマークによって定義された意味的特徴を用いて,グローバルな説明とローカルな説明を組み合わせた新しいアプローチを提案する。
結果は、セマンティックベースのアプローチ、特に最も詳細なセットは、従来の手法よりも、モデル決定をよりきめ細やかな理解を提供することを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4222205362654437
- License:
- Abstract: The increasing complexity of machine learning models in computer vision, particularly in face verification, requires the development of explainable artificial intelligence (XAI) to enhance interpretability and transparency. This study extends previous work by integrating semantic concepts derived from human cognitive processes into XAI frameworks to bridge the comprehension gap between model outputs and human understanding. We propose a novel approach combining global and local explanations, using semantic features defined by user-selected facial landmarks to generate similarity maps and textual explanations via large language models (LLMs). The methodology was validated through quantitative experiments and user feedback, demonstrating improved interpretability. Results indicate that our semantic-based approach, particularly the most detailed set, offers a more nuanced understanding of model decisions than traditional methods. User studies highlight a preference for our semantic explanations over traditional pixelbased heatmaps, emphasizing the benefits of human-centric interpretability in AI. This work contributes to the ongoing efforts to create XAI frameworks that align AI models behaviour with human cognitive processes, fostering trust and acceptance in critical applications.
- Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンにおける機械学習モデルの複雑さの増大、特に顔認証では、解釈可能性と透明性を高めるために説明可能な人工知能(XAI)の開発が必要である。
本研究では、人間の認知過程から派生した意味概念をXAIフレームワークに統合し、モデル出力と人間の理解の包括的ギャップを埋めることにより、これまでの研究を拡張した。
ユーザ選択された顔のランドマークによって定義された意味的特徴を用いて,グローバルな説明とローカルな説明を組み合わせた新しいアプローチを提案し,大言語モデル(LLM)による類似性マップとテキストによる説明を生成する。
この方法論は、定量的実験とユーザフィードバックを通じて検証され、解釈可能性の向上が実証された。
結果は、セマンティックベースのアプローチ、特に最も詳細なセットは、従来の手法よりも、モデル決定をよりきめ細やかな理解を提供することを示している。
ユーザスタディでは、従来のピクセルベースのヒートマップよりも意味論的説明を優先し、AIにおける人間中心の解釈可能性のメリットを強調しています。
この研究は、AIモデルの振る舞いを人間の認知プロセスと整合させ、重要なアプリケーションにおける信頼と受け入れを促進するXAIフレームワークを作成するための継続的な努力に貢献している。
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