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単純に計算して、白人、黄色人種、黒人...etcと肌の色による区別をしていくと"非白人"の方が多くなるはず画像認識のサンプルに偏りがあって白人以外では正解の認識率が劣るとか言う話もあるけど、誤判定された28人の61%が白人と考えると、よく訓練されて認識率が良いはずの白人で正しく認識できていないということにつながるような…
学習データをアメリカの人種構成にそろえて白人70%、他は30%とかにしていたなら納得できるのですが…
顔認識は肌の色ではなく形で見るので、黒人は認識しづらい。形が識別しにくいから。
白人だと堀が深いと似かよってしまうから誤判定しやすいのかも。
中国で話題の中央アジア系の黄色人種は平たい顔族って感じで顔の部品や位置を特徴付けやすいから顔認識向きかも。
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白人を多く誤判定した方が問題じゃない? (スコア:0)
単純に計算して、白人、黄色人種、黒人...etcと肌の色による区別をしていくと"非白人"の方が多くなるはず
画像認識のサンプルに偏りがあって白人以外では正解の認識率が劣るとか言う話もあるけど、誤判定された28人の61%が白人と考えると、よく訓練されて認識率が良いはずの白人で正しく認識できていないということにつながるような…
学習データをアメリカの人種構成にそろえて白人70%、他は30%とかにしていたなら納得できるのですが…
Re:白人を多く誤判定した方が問題じゃない? (スコア:0)
顔認識は肌の色ではなく形で見るので、黒人は認識しづらい。
形が識別しにくいから。
白人だと堀が深いと似かよってしまうから誤判定しやすいのかも。
中国で話題の中央アジア系の黄色人種は平たい顔族って感じで顔の部品や位置を特徴付けやすいから顔認識向きかも。