表现攻击检测可能不会遭受性别偏见
性别偏见，面部识别并不罕见，不一定是检测面部生物识别的因素演示攻击，根据新研究。
北卡罗来纳州一对大学的一组科学家团队研究了偏见的可能性，尽管他注意到了它的关注点全球关注关于面部识别系统的信誉。
这项工作是在北卡罗来纳州A＆T州和温斯顿·塞勒姆州立大学所做的，在基于卷积神经网络或CNN的演示攻击检测方法中“暴露了轻微的性别偏见”。
本文的作者承认，可以存在其他形式的偏见，但证明了这一点。
女性面孔在培训数据中的分数不足不一定是性别偏见在模型中，根据团队的说法纸。此外，在实验中使用的词性变异自动编码器或DB-VAE方法减轻了检测欺骗面的偏见。
门开了，以扩大未来的实验，超出了这项工作中使用的两个CNN模型 - 带有转移学习和VGG16的RESNET50。研究人员对包括更多的CNN（包括Le-Net-5，Alexnet-5和Inception-V3）表示了兴趣。
亚马逊，微软和Google是开发面部生物识别技术的三大公司，似乎无法脱下垫子关于偏见的问题，使进一步的研究重要。
文章主题
生物特征偏置|生物识别技术|生物识别研究|面部识别|演示攻击检测|欺骗检测
