评估皮肤色调至肤色使测量生物识别偏置更容易 - 研究
索尼和东京大学研究人员的一支团队说，他们创造了一种更好的方法来测量计算机视觉中的肤色，这是面部识别算法可能永远不会超越有害偏见的担忧的核心。
在他们的预印论文中发表科学家在康奈尔大学的Arxiv服务器上说，他们的建议是“迈向多维肤色得分的简单而有效的第一步”。
他们添加了一个从红色到黄色的皮肤轴，到简单的肤色进行测量。他们说，结果是XY图表的多维色标，结合了音调和色调，以评估算法中的公平性。
通常，行业和政府使用菲茨帕特里克皮肤分类来诊断皮肤色计算机视觉的偏见。但是菲茨帕特里克只是肤色的量度，从光到黑暗。
偏见当软件时可能会很糟糕错误地识别人们，但这也可能对人们的健康有害。该团队（两个来自索尼，一个来自东京大学）引用了两个与皮肤分类有关的医学例子。
它可以使皮肤病变的准确诊断较少或错误地记录心率。
音调和色调的组合有助于更好地读取来自合成模型，归因于人。白色皮肤随着年龄的增长而变黑。亚洲皮肤也会变黑，但也变成了黄色。
文章主题
生物特征偏置|生物识别技术|生物识别研究|人口公平|肤色尺度|索尼
