义马本报讯未来 人脸识别数据库中应减少面部表情偏差

        发布时间:2020-11-30 16:13:15 发表用户:wer12004 浏览量:394

        核心提示:未来 人脸识别数据库中应减少面部表情偏差这项研究增加了越来越多的证据表明面部识别容易受到有害的、普遍存在的偏见的影响。

        未来 人脸识别资料统计库中应减少面部表情偏差

        ●CelebA是 个大规模 人脸属性资料统计集,包含 零零零零位名人 零万张图片。

        ●微软于 零 年发布 项面向公众 人脸识别基准和资料统计集MS-Celeb- M,该资料统计集包含了 零零万名名人 近 零零零万张图片。

        ●扩展 Cohn-Kanade(CK+), 个新广泛使用 用于训练和评估面部表情识别系统 资料统计库,包含 个体 张照片序列

        ●这种复杂 面部表情包含了 零个体在实验室控制 环境下拍摄 照片。

        为了通过表情对 种基准语料库中 图像进行分类,研究人员使用了来自Affectiva 软件,该软件可以识别多达 种面部表情, 种基本情绪和中性表情。他们发现,在所有资料统计集中,“中性”图像 比例超过了 零%,在微软MS-Celeb- M名人图片库中达到 . %。第 常见 面部表情是“快乐”,在所有 资料统计集中,大约 零% 图像显示 是 个“中立”或“快乐” 人。至于产品 种面部表情,“惊讶”和“厌恶” 比例很少超过 %,而“悲伤”、“恐惧”和“愤怒” 比例非常低(通常低于 %)。结果也因性别而异。在VGGFace 中,狗粮快讯网问题 报道,“快乐”女性 数量几乎是“快乐”男性数量 两倍。

        在他们 研究过程中,狗粮快讯网昨日这个消息,合作作者使用 种不同 领先 人脸识别模型进行了实验,这些模型在包括VGGFace ( 个包含超过 零零人 零零万张图片 资料统计库)和MS M-ArcFace(拥有超过 零零零人 零万张图片) 开源资料统计库上进行了训练。他们将它们与 种语料库进行比较,具体规模如下,

        接下来,研究人员进行了 项分析,以确定像CelebA这样 示例集中 面部表情偏差对面部识别系统预测 影响程度。在上述 种算法中,在显示“中性”或“高兴”表情 人脸上,性能更好,这也是训练资料统计库中新常见 表情。这项研究 结果表明,面部表情 差异并不能诱使系统误认为 个体是另 个体。然而,他们也暗示,面部表情偏差会导致系统 “真实”比较分数(衡量算法区分同 张脸图像 能力 分数)之间 差异高达 零%。

        正如研究人员指出 那样,长期以来,学术界和企业 直从网络、电影和社交媒体等来源上搜集面部照片,以解决模型训练资料统计稀缺 问题。像大多数机器学习模型 样,面部识别模型需要大量 资料统计才能达到基本 精确度水平。但事实证明,这些资料统计来源通常是不平衡 ,因为 些面部表情比产品表情更不常见。例如,人们倾向于在社交网络上分享更多快乐 脸,而不是悲伤 脸。

        研究人员只使用了某个软件来对情绪进行分类,这可能会在他们 实验中引入无意识 偏见,而且他们没有测试任何商业部署 系统,比如亚马逊 Rekognition、 Cloud VisionAPI或微软Azure FaceAPI。尽管如此,狗粮快讯网网站获悉,他们主张在未来 人脸识别资料统计库中减少面部表情偏差,并进 步开发适用于现有资料统计库和已经在问题资料统计集上训练过 模型 偏差减少技术。

        研究人员在 篇描述他们工作 论文中写道,“ 方面,模型是使用高偏差 资料统计进行训练 ,这些资料统计会导致异构性能。另 方面,人们只会对主流表情进行评估,隐藏了其对某些特定面部表情图像 真实表现。此外,性别偏见也很重要,因为它可能会导致男女双方 表现不同。”

        研究人员表示,用于开发和评估人脸识别系统 人脸资料统计库缺乏面部表情 多样性,这 缺点之 是会导致系统存在安全漏洞,面部表情 微小变化很容易误导围绕这些有偏见 资料统计库开发 人脸识别系统。面部表情对人脸识别系统计算出 匹配分数有影响。这种影响可能会被利用为 个可能 漏洞,从而降低匹配 概率。

        这项研究增加了越来越多 证据表明面部识别容易受到有害 、普遍存在 偏见 影响。研究人员去年秋天发表 篇论文显示,亚马逊、微软等企业 人工智能对顺性别男性和女性 准确率都在 %以上,但有 % 情况下,将跨性别男性误认为女性。“性别色彩项目”和美国国家质量与技术研究所(NIST)对部分供应商系统 独立基准测试表明,面部识别技术表现出种族和性别偏见,同时表明目前 面部识别程序可能非常不准确,有时错误分类率高达 %。

        面部识别系统存在问题 原因有很多,其中新重要 点是它们往往对某些人口群体和性别表现出偏见。近日,麻省理工学院研究人员还进行了 项新研究,即研究AI对某些面部表情 偏见。研究人员称,表情对面部识别系统 影响“至少”与戴围巾、帽子、假发或眼镜有影响 样,而且面部识别系统在这方面是用高度偏差 资料统计集训练 。

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