揭示人物感知偏差：重访第一印象数据集
计算机视觉与模式识别
2020-12-01 v1 数据库
摘要
本研究重访 ChaLearn 第一印象数据库，该数据库通过众包 pairwise 比较对人格感知进行了标注。我们首次对原始 pairwise 标注进行分析，揭示了与感知到的性别、种族、年龄和面部吸引力等属性相关的人物感知偏差。我们展示了人物感知偏差如何影响主观任务的数据标注，而这一点迄今鲜少受到计算机视觉与机器学习领域的关注。我们进一步表明，若不考虑特殊处理，将 pairwise 标注转换为连续值的机制可能会放大这些偏差。本研究的发现对于仍在创建主观任务新数据集并将其用于实际应用的计算机视觉社区具有参考意义，而他们往往忽视了这些感知偏差。
引用
@article{arxiv.2011.14906,
title = {Person Perception Biases Exposed: Revisiting the First Impressions Dataset},
author = {Julio C. S. Jacques Junior and Agata Lapedriza and Cristina Palmero and Xavier Baró and Sergio Escalera},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.14906},
year = {2020}
}
备注
accepted on 11th International Workshop on Human Behavior Understanding (HBU), organized as part of WACV 2021