Lights, Camera, Matching: The Role of Image Illumination in Fair Face Recognition

要約

顔の明るさは、人口統計グループ間の顔認識精度の差に影響を与える重要な画質要素です。
この研究では、分布間の d’ によって測定される、白人とアフリカ系アメリカ人の女性の交配画像ペアの類似性スコア分布間の精度ギャップを減らすことを目的としています。
人口統計グループ間で明るさのバランスをとるために、顔の皮膚領域の明るさをピクセル値の中央値またはピクセル値の分布として解釈する 3 つの実験を実施します。
中央値の明るさのみに基づいてバランスをとると、d’ が最大 46.8% 減少しますが、明るさの分布に基づいてバランスをとると、最大 57.6% 減少します。
3 つのケースすべてで、個々の分布の類似性スコアが向上し、平均スコアは白人女性で最大 5.9%、アフリカ系アメリカ人女性で 3.7% 向上しました。

要約(オリジナル)

Facial brightness is a key image quality factor impacting face recognition accuracy differentials across demographic groups. In this work, we aim to decrease the accuracy gap between the similarity score distributions for Caucasian and African American female mated image pairs, as measured by d’ between distributions. To balance brightness across demographic groups, we conduct three experiments, interpreting brightness in the face skin region either as median pixel value or as the distribution of pixel values. Balancing based on median brightness alone yields up to a 46.8% decrease in d’, while balancing based on brightness distribution yields up to a 57.6% decrease. In all three cases, the similarity scores of the individual distributions improve, with mean scores maximally improving 5.9% for Caucasian females and 3.7% for African American females.

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