人脸图像质量度量中的人口学变异性
计算机视觉与模式识别
2025-01-15 v1
摘要
人脸图像质量评估（FIQA）算法正在被集成到在线身份管理应用中。这些应用允许用户上传人脸图像作为其文件签发过程的一部分，然后通过质量评估过程对其进行处理，以确保其满足质量和合规要求。就生物识别系统而言，人口学偏见的担忧因其社会影响而提出。因此，重要的是评估FIQA算法中的人口学变异性，以便可以创建缓解措施。在本工作中，我们研究了ISO/IEC 29794-5国际标准中包含的所有人脸图像质量度量在三个人口学变量（年龄、性别和皮肤色）上的变异性。结果相当令人鼓舞，表明大多数度量措施对特定人口学群体没有明显偏见。只有两个质量度量在皮肤色变量上显示出对不同群体结果有显著差异。
引用
@article{arxiv.2501.07898,
title = {Demographic Variability in Face Image Quality Measures},
author = {Wassim Kabbani and Kiran Raja and Raghavendra Ramachandra and Christoph Busch},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.07898},
year = {2025}
}