通过合成种族变化实现包容性人脸识别
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。研究发现，现有的人脸识别系统往往存在对某些民族的偏见，这是因为数据中缺乏对这些民族的充分代表。本研究通过使用合成人脸图像生成方法来改变种族和肤色，以增加数据集的多样性。研究还对使用这样的数据集进行人脸识别系统的适应性进行了详细分析，并使用个体类型角度（ITA）进行真实肤色表示的评估，并使用人脸图像质量评估方法对质量特性进行分析。通过使用四种不同的系统进行全面的人脸识别系统性能分析，本研究为未...
研究发现人脸识别系统对某些民族存在偏见，因为数据缺乏代表性。研究使用合成人脸图像改变种族和肤色，增加数据多样性。通过详细分析适应性和评估肤色表示，为未来研究工作铺平道路，包括开发改变模型、扩展方法创建多样肤色数据库和代表各种民族的数据集。
