某处之视：以人为中心的人脸表征
计算机视觉与模式识别
2023-03-31 v1
摘要
很少有数据集包含自我标识的敏感属性，推断属性存在引入额外偏差的风险，而收集属性可能带来法律风险。此外，类别标签难以反映人类表型多样性的连续性，使得比较同标签人脸间的相似性变得困难。为解决这些问题，我们提出“某处之视”(A View From Somewhere, AVFS)——一个包含 638,180 条人脸相似性人类判断的数据集。我们展示了 AVFS 在学习与人类感知对齐的连续低维嵌入空间中的效用。我们在新颖的条件框架下诱导出的嵌入空间，不仅能准确预测人脸相似性，还提供了人类决策过程所用维度及不同标注者对各维度重视程度的可解释分解。我们还展示了这些维度在收集连续属性、执行分类和比较数据集属性差异方面的实用性。
引用
@article{arxiv.2303.17176,
title = {A View From Somewhere: Human-Centric Face Representations},
author = {Jerone T. A. Andrews and Przemyslaw Joniak and Alice Xiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.17176},
year = {2023}
}
备注
Accepted to ICLR 2023. Code and data may be found at https://github.com/SonyAI/a_view_from_somewhere