論文の概要: TrustSkin: A Fairness Pipeline for Trustworthy Facial Affect Analysis Across Skin Tone

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20637v1
• Date: Tue, 27 May 2025 02:31:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 17:05:58.353858
• Title: TrustSkin: A Fairness Pipeline for Trustworthy Facial Affect Analysis Across Skin Tone
• Title（参考訳）: TrustSkin: 肌のトーンを横切る、信頼できる顔の感情分析のためのフェアネスパイプライン
• Authors: Ana M. Cabanas, Alma Pedro, Domingo Mery,
• Abstract要約: 本研究は,広範に使用されている個別型調アングル(ITA)と,明度(L*$)とHue(H*$)に基づく知覚的根拠に基づく代替手段の2つの目的皮膚音分類法を比較した。 AffectNetとMobileNetをベースとしたモデルを用いて,各手法で定義したスキントーン群間の公平性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.847470451539328
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding how facial affect analysis (FAA) systems perform across different demographic groups requires reliable measurement of sensitive attributes such as ancestry, often approximated by skin tone, which itself is highly influenced by lighting conditions. This study compares two objective skin tone classification methods: the widely used Individual Typology Angle (ITA) and a perceptually grounded alternative based on Lightness ($L^*$) and Hue ($H^*$). Using AffectNet and a MobileNet-based model, we assess fairness across skin tone groups defined by each method. Results reveal a severe underrepresentation of dark skin tones ($\sim 2 \%$), alongside fairness disparities in F1-score (up to 0.08) and TPR (up to 0.11) across groups. While ITA shows limitations due to its sensitivity to lighting, the $H^*$-$L^*$ method yields more consistent subgrouping and enables clearer diagnostics through metrics such as Equal Opportunity. Grad-CAM analysis further highlights differences in model attention patterns by skin tone, suggesting variation in feature encoding. To support future mitigation efforts, we also propose a modular fairness-aware pipeline that integrates perceptual skin tone estimation, model interpretability, and fairness evaluation. These findings emphasize the relevance of skin tone measurement choices in fairness assessment and suggest that ITA-based evaluations may overlook disparities affecting darker-skinned individuals.
• Abstract（参考訳）: 異なる人口集団で顔の感情分析(FAA)システムがどのように機能するかを理解するには、しばしば皮膚のトーンによって近似される祖先のようなセンシティブな属性を確実に測定する必要がある。 本研究は,広範に使用されている個別型調アングル(ITA)と,明度(L^*$)とHue(H^*$)に基づく知覚的接地法とを比較した。 AffectNetとMobileNetをベースとしたモデルを用いて,各手法で定義したスキントーン群間の公平性を評価する。 その結果、F1スコア(最大0.08)とTPR(最大0.11)の公平さの相違とともに、ダークスキンの強烈な低表現(「\sim 2 \%$」)が明らかとなった。 ITAは照明に敏感なため限界を示すが、$H^*$-$L^*$メソッドはより一貫したサブグループを生成し、平等機会のようなメトリクスを通じてより明確な診断を可能にする。 Grad-CAM分析は、スキントーンによるモデル注意パターンの違いをさらに強調し、特徴符号化のバリエーションを示唆している。 また, 将来の緩和活動を支援するために, 知覚的肌色推定, モデル解釈可能性, 公平性評価を統合したモジュラーフェアネス対応パイプラインを提案する。 以上の結果から, 肌色評価における皮膚音測定選択の妥当性が示唆され, ITAによる評価は, より暗い肌の個体に影響を及ぼす相違を見落としている可能性が示唆された。

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