Exploring Causes of Demographic Variations In Face Recognition Accuracy

要約

タイトル：顔認識の正確性における人口統計学的変動の原因の探索
要約：
– メディア報道により、顔認識技術のバイアスや人種差別が指摘されている。
– 我々は、様々な仮説に基づいて実験結果を調査し、人口統計学的偏りによる非対称性の原因を探る。
– 1対1の顔認識における非マッチング（インポスター）と/またはマッチング（ジェヌイン）の分布の正確性の差を考慮する。
– 探索された可能性のある原因には、肌の色、顔のサイズや形状、トレーニングデータのアイテム数とイメージ数の不均衡、テストデータの顔の可視性（「顔ピクセル」）の差が含まれる。
– テスト画像の顔ピクセルの情報における人口統計学的な差異が、顔認識の正確性の結果的な差異に最も直接影響することが示された。

要約(オリジナル)

In recent years, media reports have called out bias and racism in face recognition technology. We review experimental results exploring several speculated causes for asymmetric cross-demographic performance. We consider accuracy differences as represented by variations in non-mated (impostor) and / or mated (genuine) distributions for 1-to-1 face matching. Possible causes explored include differences in skin tone, face size and shape, imbalance in number of identities and images in the training data, and amount of face visible in the test data (‘face pixels’). We find that demographic differences in face pixel information of the test images appear to most directly impact the resultant differences in face recognition accuracy.

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