Trots de framsteg som gjorts genom djup inlärning i ansikte erkännande (FR), fler och fler människor finner att rasfördomar uttryckligen försämrar prestanda i realistiska FR-system. Inför det faktum att befintliga utbildnings- och testdatabaser består av nästan kaukasiska ämnen finns det fortfarande inga oberoende testdatabaser för att utvärdera rasfördomar och inte ens några utbildningsdatabaser och metoder för att minska dem. För att underlätta forskningen för att övervinna dessa orättvisa frågor, bidrar denna uppsats till en ny datauppsättning som kallas Racial Faces in-the-Wild (RFW) databas med två viktiga användningsområden, 1) ras partisk testning: fyra test undergrupper, nämligen kaukasiska, asiatiska, indiska och afrikanska, är konstruerade, och var och en innehåller cirka 3000 individer med 6000 bildpar för ansiktsverifiering, 2) ras partisk minskning: en märkt utbildning undergrupp med kaukasier och tre omärkta träningsundergrupper med asiater, indianer och afrikaner erbjuds för att uppmuntra FR algoritmer för att överföra erkännande kunskap från kaukasier till andra raser. För alla vet vi att RFW är den första databasen för att mäta rasfördomar i FR-algoritmer. Efter att ha bevisat förekomsten av domängap mellan olika raser och förekomsten av rasfördomar i FR-algoritmer, föreslår vi vidare en djup informationsmaximering anpassningsnätverk (IMAN) för att överbrygga domängapet, och omfattande experiment visar att rasfördomar kan begränsas av vår algoritm.
Wang m.fl. I REF föreslogs ett nätverk för anpassning av djup information för att minska effekten av rasfördomar i ansiktet.
Racial Faces in-the-Wild: Reducing Racial Bias by Deep Unsupervised Domain Adaptation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}