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J-GLOBAL ID：202002234186813103   整理番号：20A2720760

フェアスコア正規化を用いた顔認識における人口学的バイアスのポスト比較緩和【JST・京大機械翻訳】

Post-comparison mitigation of demographic bias in face recognition using fair score normalization

著者 (9件)： Terhorst Philipp (Fraunhofer Institute for Computer Graphics Research IGD, Fraunhoferstrasse 5, Darmstadt 64283, Germany) ,  Terhorst Philipp (MAVC, Technical University of Darmstadt, Karolinenplatz 5, Darmstadt 64289, Germany) ,  Kolf Jan Niklas (MAVC, Technical University of Darmstadt, Karolinenplatz 5, Darmstadt 64289, Germany) ,  Damer Naser (Fraunhofer Institute for Computer Graphics Research IGD, Fraunhoferstrasse 5, Darmstadt 64283, Germany) ,  Damer Naser (MAVC, Technical University of Darmstadt, Karolinenplatz 5, Darmstadt 64289, Germany) ,  Kirchbuchner Florian (Fraunhofer Institute for Computer Graphics Research IGD, Fraunhoferstrasse 5, Darmstadt 64283, Germany) ,  Kirchbuchner Florian (MAVC, Technical University of Darmstadt, Karolinenplatz 5, Darmstadt 64289, Germany) ,  Kuijper Arjan (Fraunhofer Institute for Computer Graphics Research IGD, Fraunhoferstrasse 5, Darmstadt 64283, Germany) ,  Kuijper Arjan (MAVC, Technical University of Darmstadt, Karolinenplatz 5, Darmstadt 64289, Germany)
資料名： Pattern Recognition Letters  (Pattern Recognition Letters)
巻： 140  ページ： 332-338  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0913A  ISSN： 0167-8655  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現在の顔認識システムは,いくつかのベンチマークテストに関して高い進展を達成した。この進展にもかかわらず,最近の研究は,これらのシステムが人口学的サブグループに対して強く偏っていることを示した。従って,これらのバイアスシステムの識別効果を低減するために,容易に積分可能な解が必要である。以前の研究は,主に,あまり偏りのない顔表現を学習することに焦点を当て,それは,強く劣化した全体的認識性能のコストに来る。本研究では,顔認識におけるバイアスの影響を低減するために特別に設計された新しい教師なしフェアスコア正規化手法を提案した。著者らの仮説は,「類似」個体を「類似」に処理する正規化手法を設計することにより,個々の公平性の表記に構築される。実験は,制御およびインザイス環境の下で捕捉された3つの公的に利用可能なデータセットに関して行われた。結果は,著者らの解法が,性別を考慮する場合,例えば82.7%まで,人口統計的バイアスを減らすことを証明した。さらに,それは既存の研究より一貫してバイアスを緩和する。従来の研究とは対照的に,著者らの公正な正規化アプローチは,10-3の誤マッチレートで53.2%までの全体性能,および10-5の誤りマッチレートで82.9%に達する。さらに,それは既存の認識システムに容易に統合可能であり,顔バイオメトリックに制限されない。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *緩和現象 ,  バイアス ,  表情 ,  *正規化 ,  バイオメトリクス ,  公平性
準シソーラス用語： *人口統計学 ,  顔貌認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： Bias ,  顔認識 ,  バイオメトリックス ,  41A05 ,  41A10 ,  65D05 ,  65D17

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： スコア ,  正規化 ,  顔認識 ,  人口学 ,  バイアス ,  緩和