論文の概要: Bias Analysis for Synthetic Face Detection: A Case Study of the Impact of Facial Attributes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19705v2
• Date: Tue, 29 Jul 2025 13:45:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 12:52:36.836215
• Title: Bias Analysis for Synthetic Face Detection: A Case Study of the Impact of Facial Attributes
• Title（参考訳）: 合成顔検出のためのバイアス分析 : 顔面属性の影響を事例として
• Authors: Asmae Lamsaf, Lucia Cascone, Hugo Proença, João Neves,
• Abstract要約: いくつかの顔特性に対する合成顔検出器の偏りの分析に寄与する評価フレームワークを提案する。 提案手法は,25個の顔属性を持つ合成データセットにおける5つの最先端検出器のバイアスレベルを広範囲に研究するためのものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.594459540658429
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bias analysis for synthetic face detection is bound to become a critical topic in the coming years. Although many detection models have been developed and several datasets have been released to reliably identify synthetic content, one crucial aspect has been largely overlooked: these models and training datasets can be biased, leading to failures in detection for certain demographic groups and raising significant social, legal, and ethical issues. In this work, we introduce an evaluation framework to contribute to the analysis of bias of synthetic face detectors with respect to several facial attributes. This framework exploits synthetic data generation, with evenly distributed attribute labels, for mitigating any skew in the data that could otherwise influence the outcomes of bias analysis. We build on the proposed framework to provide an extensive case study of the bias level of five state-of-the-art detectors in synthetic datasets with 25 controlled facial attributes. While the results confirm that, in general, synthetic face detectors are biased towards the presence/absence of specific facial attributes, our study also sheds light on the origins of the observed bias through the analysis of the correlations with the balancing of facial attributes in the training sets of the detectors, and the analysis of detectors activation maps in image pairs with controlled attribute modifications.
• Abstract（参考訳）: 合成顔検出のためのバイアス分析は、今後数年で重要なトピックとなる。 多くの検出モデルが開発され、いくつかのデータセットが確実に合成コンテンツを特定するためにリリースされたが、重要な側面は概ね見過ごされ、これらのモデルとトレーニングデータセットは偏りがあり、特定の人口集団の検出に失敗し、社会的、法的、倫理的な問題を引き起こす。 本研究では,複数の顔特性に対する合成顔検出器の偏りの分析に寄与する評価フレームワークを提案する。 このフレームワークは、均一に分散された属性ラベルを持つ合成データ生成を利用して、バイアス分析の結果に影響を与える可能性のあるデータの歪を緩和する。 提案手法は,25個の顔属性を持つ合成データセットにおける5つの最先端検出器のバイアスレベルを広範囲に研究するためのものである。 その結果, 顔検出装置は, 特定の顔属性の存在/存在に偏りがあることが確認できたが, また, 検出装置のトレーニングセットにおける顔属性のバランスと相関関係の分析や, 制御された属性修正を伴う画像対における検出器活性化マップの解析により, 観察されたバイアスの起源に光を当てることができた。

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