人脸辨识中的人口统计学公平性：监视名单不平衡效应
计算机视觉与模式识别
2021-07-01 v3 计算机与社会
摘要
最近，不同研究人员发现，人脸数据库的库（gallery）组成会对人脸辨识系统产生性能差异，在该系统中，探针图像与多达所有存储的参考图像进行比较以得出生物识别决策。这种负面效应被称为“监视名单不平衡效应”。在这项工作中，我们提出了一种方法，在给定生物识别辨识系统在各人口统计学群体上的验证性能以及所用库组成的情况下，从理论上估计上述效应。此外，我们使用开源的ArcFace人脸识别系统，在公开学术数据库MORPH的不同人口统计学子集（即女性和男性）上报告了辨识实验结果。结果表明，数据库组成对生物识别辨识系统中的性能差异有巨大影响，即使在验证场景下性能差异较不显著时也是如此。本研究代表了对监视名单不平衡效应的首次详细分析，预计将对人脸识别领域的未来研究具有高度参考价值。
引用
@article{arxiv.2106.08049,
title = {Demographic Fairness in Face Identification: The Watchlist Imbalance Effect},
author = {Pawel Drozdowski and Christian Rathgeb and Christoph Busch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.08049},
year = {2021}
}
备注
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