本文研究了深度人脸识别中的种族偏见，构建了RFW数据集，验证了多种算法的偏差，并提出了IMAN解决方案以缓解偏见。研究表明，IMAN在不同种族和数据库中具有良好的泛化能力。同时，分析了面部表情识别中的标签偏差和多模态情感识别系统的偏见，强调了分析和缓解不同类型偏见的重要性。

本文提出了一种基于视觉显著性的深度人脸识别解释框架，利用新算法CorrRISE生成显著性图，揭示人脸图像中的相似与不同区域。研究表明，该方法在可解释性和准确性上优于其他技术，有效解决了人脸识别中的“黑匣子”问题。