EFaR 2023: 高效人脸识别竞赛
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。2023 年国际联合生物特征识别学术会议上举行了高效人脸识别竞赛（EFaR），本文总结了该竞赛的概况和参赛解决方案的性能表现，以及一个多样性基准集合的解决方案的性能值和基准值。
本文总结了2020年ChaLearn Looking at People Fair Face Recognition and Analysis Challenge的评测结果和优胜解决方案，并对结果进行了分析。比赛评估了算法在存在混淆因素时的准确性和性别、肤色方面的偏见。共有151个参与者，36个团队进入了最后一轮。其中10个团队在实现非常低的偏见指标的同时，AUC-ROC超过了0.999。参赛者们常用的策略包括面部预处理、数据分布的同质化、使用有偏向性的损失函数和集成模型。前10名团队的分析还表明，对于肤色较暗的女性，虚假阳性率较高，同时，佩戴眼镜和年龄较小也会增加虚假阳性率。
